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極値理論に基づくトラヒックデータ分析における推定手法の比較:最尤法とモーメント法の比較

机译:基于极值理论的交通数据分析估计方法的比较:最可能方法和矩量法的比较

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摘要

パケット損失率·スループット·遅延時間·回線使用率などの,通信トラヒックの状態に関する変量の分布の裾野の振る舞いは,通信品質·アプリケーション性能·ネットワーク設計などに大きな影響を与える.そこで,本稿では,こうした振る舞いを統計的に分析するために極値理論を適用し,その際に必要となる一般パレート分布のパラメータ推定手法について議論する.推定手法としては,最尤法とモーメント法が知られているが,一般に,最尤法はデータ数が十分大きい場合には漸近有効性·漸近一致性などを保障するため,様々なデータ解析分野において広く用いられている.ところが,データ数が十分大きくない場合には最尤法がこれらの望ましい性質が保障されるとは限らない.さらに,最尤法はGross-Error-Robustnessを保障する推定方式ではないため,実際のトラヒックデータに対して,分析結果が望ましいものとなるとは限らない.そこで,本稿では,モーメント法と最尤法の推定精度を比較検討し,その特徴について考察する.
机译:与通信流量状态相关的变量分布行为,例如丢包率,吞吐量,延迟时间和线路使用率,对通信质量,应用程序性能,网络设计等都有很大影响。因此,在本文中,我们应用极值理论对此类行为进行了统计分析,并讨论了当时所需的一般分布的参数估计方法。最可能的方法和矩量法被称为估计方法,但是通常,最可能的方法用于各种数据分析领域,以保证当数据量足够大时具有紧密的有效性和紧密的一致性。广泛用于。但是,如果数据数量不够大,则最可能的方法并不总是保证这些所需的属性。此外,由于最可能的方法不是保证总误差鲁棒性的估计方法,因此对于实际的交通数据并不总是需要分析结果。因此,在本文中,我们比较了矩法和最可能方法的估计精度,并考虑了它们的特性。

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