國立高雄大學圖資館 |

語系: 繁體中文

說明(常見問題)

圖資館首頁

登入

回首頁

切換: 標籤 | MARC模式 | ISBD

高維離散型資料之K樣本檢定 = K-Sample Test for Hi...

國立高雄大學統計學研究所

高維離散型資料之K樣本檢定 = K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data
作者:	戴章庭,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	[高雄市]
出版者:	撰者;
出版年:	2013[民102]
面頁冊數:	34面部份彩圖，表格 : 30公分;
標題:	條件分配
標題:	conditional distributions
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/25027196469317050317
附註:	參考書目：面30
附註:	102年10月31日公開
摘要註:	給定一組條件分配，若存在一聯合分配可同時產生這些條件分配，則我們稱這組條件分配是相容的。Kuo and Wang (2013)證明使用不相容的條件分配進行吉氏取樣會產生偽吉氏分配，本研究使用偽吉氏分配的性質建立離散型資料之K樣本檢定的新方法，此法也容易在高維度時使用。 We say that the given conditional distributions are compatible if there exists a joint distribution having them as its conditionals. Kuo and Wang (2013) provided the pseudo-Gibbs distributions generated by the Gibbs sampler via incompatible conditional distributions. In this studying, we use the property of the pseudo-Gibbs distribution to develop a new method for the K-sample test of discrete data. The new method is easily to apply on high-dimensional cases.

高維離散型資料之K樣本檢定 = K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data
戴, 章庭

高維離散型資料之K樣本檢定 = K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data / 戴章庭撰 - [高雄市] : 撰者, 2013[民102]. - 34面 ; 部份彩圖，表格 ; 30公分.
參考書目：面30102年10月31日公開.
條件分配conditional distributions

高維離散型資料之K樣本檢定 = K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data
LDR:01935nam0a2200289 450 001 389655
005 20170214094654.0
009 389655
010 0 $b 精裝
010 0 $b 平裝
100 $a 20170214d2013 k y0chiy05 e
101 1 $a chi $d chi $d eng
102 $a tw
105 $a ak am 000yy
200 1 $a 高維離散型資料之K樣本檢定 $d K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data $z eng $f 戴章庭撰
210 $a [高雄市] $c 撰者 $d 2013[民102]
215 0 $a 34面 $c 部份彩圖，表格 $d 30公分
300 $a 參考書目：面30
300 $a 102年10月31日公開
314 $a 指導教授：郭錕霖博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學統計學研究所
330 $a 給定一組條件分配，若存在一聯合分配可同時產生這些條件分配，則我們稱這組條件分配是相容的。Kuo and Wang (2013)證明使用不相容的條件分配進行吉氏取樣會產生偽吉氏分配，本研究使用偽吉氏分配的性質建立離散型資料之K樣本檢定的新方法，此法也容易在高維度時使用。 We say that the given conditional distributions are compatible if there exists a joint distribution having them as its conditionals. Kuo and Wang (2013) provided the pseudo-Gibbs distributions generated by the Gibbs sampler via incompatible conditional distributions. In this studying, we use the property of the pseudo-Gibbs distribution to develop a new method for the K-sample test of discrete data. The new method is easily to apply on high-dimensional cases.
510 1 $a K-Sample Test for High-Dimensionally Discrete Data $z eng
610 0 $a 條件分配 $a 不相容 $a 吉式取樣 $a 偽吉氏分配
610 1 $a conditional distributions $a incompatibility $a Gibbs sampler $a pseudo-Gibbs distributions
681 $a 008M/0019 $b 343201 4300 $v 2007年版
700 1 $a 戴 $b 章庭 $4 撰 $3 614518
712 0 2 $a 國立高雄大學 $b 統計學研究所 $3 166081
801 0 $a tw $b NUK $c 20131011 $g CCR
856 7 $z 電子資源 $2 http $u http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/25027196469317050317