二項分布の複合推定

この論文は、様々なアプリケーションで共通の問題である、複数の二項分布の結果の平均を推定する問題に取り組んでいます。複合決定フレームワークと近似Steinの不偏リスク推定量（SURE）を使用して精度を向上させる新しいアプローチを提案しています。特に、サンプルサイズや平均パラメータが小さい場合に有効です。主な貢献は、ガウス近似を使用せずに二項分布を直接扱うことであり、既存の方法が苦労するシナリオでより良いパフォーマンスを可能にします。実際のデータセットを使用した実用的なアプリケーションとデモンストレーションに焦点を当てているため、この論文は関連性があります。

• •複数の二項分布の結果の平均を推定する問題を解決。
• •精度向上のために、複合決定フレームワークとSUREを提案。
• •ガウス近似を避け、二項分布を直接扱う。
• •実際のデータセットでアプローチを実証。