Abstract-Problemet med hypotes testning mot oberoende för en Gauss-Markov slumpmässigt fält (GMRF) analyseras. Om man antar en acyklisk beroendekurva, härleds ett uttryck för loglikelihood-förhållandet för detektion. Om man antar slumpmässig placering av noder över en stor region enligt Poisson eller enhetlig fördelning och närmaste granne beroendekurva, är felexponenten för Neyman-Pearson detektor härleds med hjälp av stor-avvikelser teori. Felexponenten uttrycks som en beroende-graf funktion och gränsen utvärderas genom en särskild lag av stora tal för att stabilisera graf funktion. Exponenten analyseras för olika värden av variansförhållandet och korrelationen. Det har konstaterats att en mer korrelerad GMRF har en högre exponent vid låga värden av variansförhållandet medan situationen är omvänd vid höga värden av variansförhållandet. Index Terms-Detektion och Uppskattning, Fel exponent, GaussMarkov slumpmässiga fält, Lagen om stora tal.
I REF, Vi ansåg ett speciellt fall av problemet här, viz., att testa en Gauss-Markov slumpmässigt fält (GMRF) med närmaste granne beroende diagram mot oberoende när noderna är jämnt fördelade.
Detection of Gauss-Markov Random Fields with Nearest-Neighbor Dependency
{'venue': 'vol. 55, no. 2, Feb. 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}