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Robust methods have been a successful approach to deal with contaminations and noises in image processing. In this paper, we introduce a new robust method for two-dimensional autoregressive models. Our method, called BMM-2D, relies on representing a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1807.02602
Autor:
Madoery, Pablo G., Detke, Ramiro, Blanco, Lucas, Comerci, Sandro, Fraire, Juan, Gonzalez Montoro, Aldana, Bellassai, Juan Carlos, Britos, Grisel, Ojeda, Silvia, Finochietto, Jorge M.
Publikováno v:
In Pervasive and Mobile Computing October 2021 77
Publikováno v:
In Journal of Statistical Planning and Inference December 2020 209:208-228
Publikováno v:
In Spatial Statistics March 2018 23:1-16
Autor:
Britos, Grisel Maribel
Publikováno v:
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
CONICET Digital (CONICET)
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
instacron:CONICET
Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
CONICET Digital (CONICET)
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
instacron:CONICET
Este trabajo se focalizó en el problema de la estimación robusta de los parámetros en modelos autorregresivos bidimensionales con contaminación. Se propone un nuevo método de estimación robusta de los parámetros de estos modelos, denominado BM
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::04a586a57f9fc5f5066f69d33dc601c7
Akademický článek
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Publikováno v:
Computational Statistics; Sep2019, Vol. 34 Issue 3, p1315-1335, 21p