Zobrazeno 1 - 10
of 336
pro vyhledávání: '"Jandarov, Roman"'
Autor:
Jia, Wei, Jandarov, Roman
This manuscript presents a novel Bayesian varying coefficient quantile regression (BVCQR) model designed to assess the longitudinal effects of chemical exposure mixtures on children's neurodevelopment. Recognizing the complexity and high-dimensionali
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.12553
Autor:
Friedman, Jared G., Smith, Eric P., Awasty, Sanjana S., Behan, Morgan, Genco, Matthew T., Hempel, Hannah, Jafri, Sabih, Jandarov, Roman, Nagaraj, Tara, Franco, Robert S., Cohen, Robert M.
Publikováno v:
In Primary Care Diabetes April 2024 18(2):151-156
Publikováno v:
In Toxicology and Applied Pharmacology February 2024 483
Autor:
Castiglione, James A., Drake, Austin W., Hussein, Ahmed E., Johnson, Mark D., Palmisciano, Paolo, Smith, Matthew S., Robinson, Michael W., Stahl, Trisha L., Jandarov, Roman A., Grossman, Aaron W., Shirani, Peyman, Forbes, Jonathan A., Andaluz, Norberto, Zuccarello, Mario, Prestigiacomo, Charles J.
Publikováno v:
In World Neurosurgery July 2023 175:e64-e72
Publikováno v:
A comparison of resampling and recursive partitioning methods in random forest for estimating the asymptotic variance using the infinitesimal jackknife. Stat. 6(1). 360-372. 2017
The infinitesimal jackknife (IJ) has recently been applied to the random forest to estimate its prediction variance. These theorems were verified under a traditional random forest framework which uses classification and regression trees (CART) and bo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1706.06150
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Merianos, Ashley L., Jandarov, Roman A., Choi, Kelvin, Fiser, Kayleigh A., Mahabee-Gittens, E. Melinda
Publikováno v:
In Preventive Medicine June 2021 147
We propose novel methods for predictive (sparse) PCA with spatially misaligned data. These methods identify principal component loading vectors that explain as much variability in the observed data as possible, while also ensuring the corresponding p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1509.01171
Publikováno v:
In Chest September 2020 158(3):1104-1114