Zobrazeno 1 - 10
of 28
pro vyhledávání: '"Prates, Marcos Oliveira"'
Missing data arises when certain values are not recorded or observed for variables of interest. However, most of the statistical theory assume complete data availability. To address incomplete databases, one approach is to fill the gaps corresponding
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.06677
Accurate modeling of spatial dependence is pivotal in analyzing spatial data, influencing parameter estimation and out-of-sample predictions. The spatial structure and geometry of the data significantly impact valid statistical inference. Existing mo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.07900
Missing data theory deals with the statistical methods in the occurrence of missing data. Missing data occurs when some values are not stored or observed for variables of interest. However, most of the statistical theory assumes that data is fully ob
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.12514
Spatial confounding is how is called the confounding between fixed and spatial random effects. It has been widely studied and it gained attention in the past years in the spatial statistics literature, as it may generate unexpected results in modelin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.06911
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Costa, Marcelo Azevedo, Mineti, Leandro Brioschi, Prates, Marcos Oliveira, Cardenas, Ramiro Ruiz
The dynamic time scan forecasting method relies on the premise that the most important pattern in a time series precedes the forecasting window, i.e., the last observed values. Thus, a scan procedure is applied to identify similar patterns, or best m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.05399
Autor:
Cortes, Renan Xavier, Martins, Thiago Guerrera, Prates, Marcos Oliveira, da Silva, Bráulio Figueiredo Alves
Robust time series analysis is an important subject in statistical modeling. Models based on Gaussian distribution are sensitive to outliers, which may imply in a significant degradation in estimation performance as well as in prediction accuracy. St
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1312.6896
More realistic models can be built taking into account spatial dependence when analyzing areal data. Most of the models for areal data employ adjacency matrices to assess the spatial structure of the data. Such methodologies impose some limitations.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5a6094c74b8365edefe93709d28321ad
http://arxiv.org/abs/2208.07900
http://arxiv.org/abs/2208.07900
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.