СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Fraser, D. A.S.$<.>)

Общее количество найденных документов : 7
Показаны документы с 1 по 7

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 00.01-04А3.663

Fraser, D. A.S.
A simple general formula for tail probabilities for frequentist and Bayesian inference [Text] / D. A.S. Fraser, N. Reid, J. Wu // Biometrika. - 1999. - Vol. 86, N 2. - P249 -264 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Простая общая формула для вероятностей хвостов для байесовских и частотных выводов

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
АСИМПТОТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ
МЕТОД ПРАВДОПОДОБИЯ
ВЕРОЯТНОСТИ ХВОСТОВ

Доп.точки доступа:
Reid, N.; Wu, J.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.07-04А3.417

Fraser, D. A.S.
Studentization and deriving accurate 'ро'-values [Text] / D. A.S. Fraser, Judith Rousseau // Biometrika. - 2008. - Vol. 95, N 1. - P1-16 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Стьюдентизация и получение точных p-значений
Аннотация: Рассматриваются статистики оценивания по наблюдениям, распределение которых зависит от параметра. Для получения соответствующих p-значений используется процесс стьюдентизации - получение минимально модифицированной вспомогательной статистики. С помощью современной теории правдоподобия найдена стьюдентизированная статистика и показано, что соответствующие p-значения эквивалентны версии бутстрэпа для изначальной статистики и согласуются со специальной байесовской модификацией. Модифицированную статистику и p-значения можно получить имитациями Монте-Карло на цепях Маркова. Приведены примеры, включающие проблему Беренса - Фишера, показывающие гибкость предлагаемого подхода. Канада, Dep of Statistics, Univ. of Toronto, Toronto MSS 3G3. Табл. 1. Библ. 24

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
СТЬЮДЕНТИЗАЦИЯ
ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ
МАКСИМАЛЬНОЕ ПРАВДОПОДОБИЕ
БУТСТРЭП
P-ЗНАЧЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Rousseau, Judith

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.03-04А3.396

Fraser, D. A.S.
Adjustments to profile likelihood [Text] / D. A.S. Fraser, N. Reid // Biometrika. - 1989. - Vol. 76, N 3. - P477-488 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Модификации правдоподобия в присутствии мешающих параметров
Аннотация: Рассматривается проблема получения статистических выводов о величинах нек-рых параметров на основании метода макс. правдоподобия в присутствии мешающих параметров. Описывается метод построения маргинальных и условных правдоподобий на основании эвклидовой метрики или постоянной информационной матрице с и с применением аппроксимаций Barndorff-Nielsen O. E. ("Biometrika", 1983, 70, 343). Рассматривается связь полученных правдоподобий с модифицированными профилями правдоподобия Barndorff-Nielsen и приближенным условным правдоподобием Cox D. R., Reid N. ("J. Roy. Statist. Soc. B", 1987, 49, 1). Подробно рассматривается проблема оценивания параметра 'лямбда' на основании наблюдений y[1], y[2] из нормальных распределений со средними 'лямбда' cos 'ПСИ', 'лямбда' sin 'ПСИ' и единичной дисперсией. Канада, Dep. of Mathematics, York Univ., Downsview M3J 1Р3. Библ. 14.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРАВДОПОДОБИЕ
УСЛОВНОЕ ПРАВДОПОДОБИЕ
МАРГИНАЛЬНОЕ ПРАВДОПОДОБИЕ
МЕШАЮЩИЕ ПАРАМЕТРЫ

Доп.точки доступа:
Reid, N.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.01-04А3.540

DiCiccio, Thomas J.
Approximations of marginal tail probabilities and inference for scalar parameters [Text] / Thomas J. DiCiccio, Christopher A. Field, D. A.S. Fraser // Biometrika. - 1990. - Vol. 77, N 1. - P77-95 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Приближения "хвостов" маргинальных вероятностей и заключения относительно скалярных параметров
Аннотация: Для построения доверительных интервалов и проверки гипотез относительно скалярного параметра при наличии мешающих параметров центральным является вопрос о расчете "хвостов" маргинальных вероятностей. Предлагаются 2 метода аппроксимации их значений, позволяющие избегнуть необходимости численного многомерного интегрирования, 1-й требует знания 1-й и 2-й частных производных логарифма совместной плотности распределения исходных наблюдений, 2-й метод более трудный, но зато применим при малых объемах выборок и для случая больших размерностей совместного распределения дает более точных ответ. Оба приближения имеют точность порядка O(n3} {2}) где n - объем выборки. Приведены численные результаты применения указанных аппроксимаций для определения параметров положения и масштаба и для определения параметров линейной регрессии в случае условных заключений. США, Dep. of Statistics, Stanford Unid., Stanford, CA 94305. Табл. 6. Библ. 29.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
АППРОКСИМАЦИИ
ВЕРОЯТНОСТИ ХВОСТОВ
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

Доп.точки доступа:
Field, Christopher A.; Fraser, D.A.S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.01-04А3.541

Fraser, D. A.S.
Tail probobilities from observed likelihoods [Text] / D. A.S. Fraser // Biometrika. - 1990. - Vol. 77, N 1. - P65-76 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Вероятности хвостов [определяемые] по наблюдаемому правдоподобию
Аннотация: Экспоненциальная модель полностью характеризуется наблюдаемой ф-цией правдоподобия и ее 1-ой производной по пространству. С использованием этого св-ва модифицируется аппроксимация вероятности хвостов так, что она инвариантна к параметризации. Обсуждаются связи полученных результатов (опирающиеся на метод седловой точки) с др. и нек-рые его обобщения. Канада, Dep. of Mathematics, York Univ., North York, Ont., M3J 1Р3. Библ. 20.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
АППРОКСИМАЦИИ
МЕТОД СЕДЛОВОЙ ТОЧКИ
ВЕРОЯТНОСТИ ХВОСТОВ
ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СЕМЕЙСТВО
ПРАВДОПОДОБИЕ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.03-04А3.489

Fraser, D. A.S.
Nonnormal linear regression; An example of sighificance levels in high dimensions [Text] / D. A.S. Fraser, H. S. Lee, N. Reid // Bometrika. - 1990. - Vol. 77, N 2. - P333-341 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Ненормальная линейная регрессия. Пример уровней значимости для случая высоких размерностей
Аннотация: Модель линейной регрессии для случая ненормального распределения ошибок имеет вид v=X'бета'+'сигма'e, где e имеет плотность распределения f(e) и X представляет из себя n*p матрицу, вектором 'бета' - вектор параметров. Анализ этой модели приводит к необходимости начального обуславливания стандартизованных остатков. При этом плотность f(e) может зависеть от дополнительных параметров, связанных с наличием корреляции между наблюдениями. Чтобы получить желаемый уровень значимости для одиночного параметра при проверке нулевой гипотезы H[o]:'бета'[p]='бета'[o][p] необходимо рассчитывать при помощи многомерного интегрирования величину маргинальных вероятностей. Рассмотрен подход к оцениванию наблюденного уровня значимости при помощи гребневой регрессии и предложена методика проведения выборки, улучшающая аппроксимацию и повышающая точность аппроксимации для расчета маргинального наблюдаемого уровня значимости. Предполагается, что порядок достигаемой точности не ниже 0(n{-}{3}{1}{2}). Канада, Dep. of Mathematics, York Univ., Downsview, Ontario, M3J 1P3. Ил. 2. Табл. 4. Библ. 13.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ
НЕНОРМАЛЬНЫЕ ОШИБКИ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ

Доп.точки доступа:
Lee, H.S.; Reid, N.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.07-04А3.478

Fraser, D. A.S.
Conditional inference for treatment and error in multivariate analysis [Text] / D. A.S. Fraser, I. Guttman, M. S. Srivastava // Biometrika. - 1991. - Vol. 78, N 3. - P565-572 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Условный вывод относительно [эффекта] обработки и ошибки в многомерном анализе
Аннотация: Рассматриваются приложения методов условного вывода к многомерному дисперсионному анализу. Получены точное и легко используемые критерии для эффекта обработки, улучшения обработки, получения матрицы ковариации ошибок. Каждый критерий обеспечивает меру отклонения от ожидаемого значения, соотв. гипотезе, при условии направления отклонения. Для эффекта обработки критерий дает геометрически понятную альтернативу таким критериям, как макс. собственное число, след. матрицы и др. Канада, Dep. of Mathematics, York Univ., North York, MSJ 1Р3. Библ. 22.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ
УСЛОВНЫЕ ВЫВОДЫ
ЭФФЕКТЫ ОБРАБОТОК
МАТРИЦЫ ОШИБОК

Доп.точки доступа:
Guttman, I.; Srivastava, M.S.

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска