本論文では、バイナリシーケンス(0と1の並び)における1の発生のランダム性を検定し、パターンや傾向を特定するための非パラメトリックなアプローチを提案している。
まず、1の発生頻度が高い場合、1の位置情報を使ってラグベクトルを作成する。このラグベクトルの分布が対称的であれば、正確な二項検定によってパターンの存在を検定する。
次に、ラグベクトルと時間経過を表すベクトルとの相関係数(ケンドールのτ)を計算し、1の発生の増加/減少傾向を検定する。
さイーゲル-タキーの検定(ベゲリウスの修正版)を用いて、1の発生が一定であるかどうかを検定する。
シミュレーションの結果、提案手法は従来のランズ検定に比べて高い検出力を示すことが分かった。本手法は、ゲームの勝敗パターンの分析など、バイナリデータの解析に有用である。
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by Anushka De às arxiv.org 10-02-2024
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