Zobrazeno 1 - 10
of 899
pro vyhledávání: '"Matrix normal distribution"'
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jinwon Heo, Jangsun Baek
Publikováno v:
Entropy, Vol 23, Iss 10, p 1249 (2021)
Along with advances in technology, matrix data, such as medical/industrial images, have emerged in many practical fields. These data usually have high dimensions and are not easy to cluster due to their intrinsic correlated structure among rows and c
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9ad6cb44fba24494bbfd75811a4acf9a
Autor:
Ding, Shanshan, Cook, R. Dennis
Publikováno v:
Statistica Sinica, 2014 Jan 01. 24(1), 463-492.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26432553
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:
Saralees Nadarajah, Rodrigo R. Pescim
Publikováno v:
Journal of Data Science. 13:509-532
The normal distribution is the most popular model in applications to real data. We propose a new extension of this distribution, called the Kummer beta normal distribution, which presents greater flexibility to model scenarios involving skewed data.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::e41eca60e4342bc48c99b3678c040887
https://doi.org/10.6339/jds.201507_13(3).0006
https://doi.org/10.6339/jds.201507_13(3).0006
Autor:
Arjun K. Gupta, Mohammad A. Azizb
Publikováno v:
Journal of Data Science. 13:369-384
The classical works in finance and insurance for modeling asset returns is the Gaussian model. However, when modeling complex random phenomena, more flexible distributions are needed which are beyond the normal distribution. This is because most of t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::9a7ff0194315d60aec7b69b3b02d5ddf
https://doi.org/10.6339/jds.201504_13(2).0008
https://doi.org/10.6339/jds.201504_13(2).0008
We introduce the beta generalized normal distribution which is obtained by compounding the beta and generalized normal [Nadarajah, S., A generalized normal distribution, \emph{Journal of Applied Statistics}. 32, 685--694, 2005] distributions. The new
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b1f1401042b1fe8b062a8aa291f0cf00
http://arxiv.org/abs/2206.01357
http://arxiv.org/abs/2206.01357
