仮説検定

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本稿では、高次元正規分布データが未知の凸集合に制限されているかどうかを効率的に検定するアルゴリズムを提案する。

本稿では、未知の共分散行列を持つ多変量正規分布において、平均ベクトルに対する仮説検定を行うための新たな枠組みを提案しています。従来のベイズ、頻度主義、フィッシャーの各手法を統合し、 LRT や UIT などの検定方法の特性や問題点を分析することで、より包括的な検定理論の構築を目指しています。

ペアワイズ比較データがBradley-Terry-Luce (BTL) モデルに適合するかどうかを判断するための新しい仮説検定手法が提案され、その有効性が理論的・実験的に検証されています。

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