Zobrazeno 1 - 10
of 111
pro vyhledávání: '"Maza, Elie"'
Autor:
Nougarede, Sylvain, Diot, Alice, Maza, Elie, Samson, Alain, Olivier-Salvagnac, Valérie, Caillé, Soline, Geffroy, Olivier, Chervin, Christian
The Check-All-That-Apply (CATA) method was compared to the Adapted-Pivot-Test (APT) method, a recently published method based on pair comparisons between a coded wine and a reference sample, called pivot, and using a set list of attributes as in CATA
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.06211
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Tourdot, Edouard, Martin, Pascal G. P., Maza, Elie, Mauxion, Jean‐Philippe, Djari, Anis, Gévaudant, Frédéric, Chevalier, Christian, Pirrello, Julien, Gonzalez, Nathalie
Publikováno v:
Plant Journal; May2024, Vol. 118 Issue 4, p997-1015, 19p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper considers the problem of finding a meaningful template function that represents the common pattern of a sample of curves. To address this issue, a novel algorithm based on a robust version of the isometric featuring mapping (Isomap) algori
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1306.3373
We focus on the problem of finding a good representative of a sample of random curves warped from a common pattern f. We first prove that such a problem can be moved onto a manifold framework. Then, we propose an estimation of the common pattern f ba
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1105.5565
This article introduces a non parametric warping model for functional data. When the outcome of an experiment is a sample of curves, data can be seen as realizations of a stochastic process, which takes into account the small variations between the d
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0812.3252
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.
Publikováno v:
Electronic Journal of Statistics 2007, Vol. 1, 616-640
We observe a large number of functions differing from each other only by a translation parameter. While the main pattern is unknown, we propose to estimate the shift parameters using $M$-estimators. Fourier transform enables to transform this statist
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0712.1936