Zobrazeno 1 - 10
of 122
pro vyhledávání: '"Ryden, Tobias"'
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:
Olsson, Jimmy, Rydén, Tobias
Smoothing in state-space models amounts to computing the conditional distribution of the latent state trajectory, given observations, or expectations of functionals of the state trajectory with respect to this distributions. For models that are not l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1011.2153
Autor:
Andersson, Sofia, Rydén, Tobias
Publikováno v:
Annals of Statistics 2009, Vol. 37, No. 6B, 4131-4152
Hidden Markov models (HMMs) are probabilistic functions of finite Markov chains, or, put in other words, state space models with finite state space. In this paper, we examine subspace estimation methods for HMMs whose output lies a finite set as well
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0907.4418
Using classical simulated annealing to maximise a function $\psi$ defined on a subset of $\R^d$, the probability $\p(\psi(\theta\_n)\leq \psi\_{\max}-\epsilon)$ tends to zero at a logarithmic rate as $n$ increases; here $\theta\_n$ is the state in th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/math/0609353
Autor:
Roueff, François, Rydén, Tobias
Publikováno v:
Annals of Statistics 2005, Vol. 33, No. 5, 2066-2108
By a mixture density is meant a density of the form $\pi_{\mu}(\cdot)=\int\pi_{\theta}(\cdot)\times\mu(d\theta)$, where $(\pi_{\theta})_{\theta\in\Theta}$ is a family of probability densities and $\mu$ is a probability measure on $\Theta$. We conside
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/math/0602217
Publikováno v:
Annals of Statistics 2004, Vol. 32, No. 5, 2254-2304
An autoregressive process with Markov regime is an autoregressive process for which the regression function at each time point is given by a nonobservable Markov chain. In this paper we consider the asymptotic properties of the maximum likelihood est
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/math/0503681
Publikováno v:
Proceedings of the ICM, Beijing 2002, vol. 1, 555--556
State space models have long played an important role in signal processing. The Gaussian case can be treated algorithmically using the famous Kalman filter. Similarly since the 1970s there has been extensive application of Hidden Markov models in spe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/math/0212410
Autor:
Roueff, François, Rydén, Tobias
Publikováno v:
The Annals of Statistics, 2005 Oct 01. 33(5), 2066-2108.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3448635
