MDL基準による用量水準比較のためのノンパラメトリック検定
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概要
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反復投与毒性試験において,毒性は用量とともに増加すると仮定できる場合に,複数の用量水準を対照の零用量と比較して有意差が認められない最大の用量(無毒性量)を決定する問題を考える.著者らはすでに,データが正規分布に従うという仮定のもとでこの問題をモデル選択問題として定式化してMDL基準に基づくMDL検定を提案し,その有効性を示している(星野・関,1996).本論文では,データをその順位で置き換えることによりデータの分布型を仮定しないノンパラメトリックの場合へMDL検定を拡張し,小標本についての近似臨界値を与える.さらに,モンテカルロシミュレーションを用いて,提案法による無毒性量の正決定率および誤決定率を従来法と比較する.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2002-02-01
著者
-
関 庸一
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
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関 庸一
群馬大学工学研究科情報工学専攻
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関 庸一
群馬大学 工学部情報工学科
-
星野 直人
足利工業大学経営情報工学科
-
星野 直人
足利工業大学
-
関 庸一
群馬大学工学研究科
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