Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Shahriari, Shirin"'
Autor:
Shahriari, Shahla, Shahriari, Shirin
Publikováno v:
In Journal of Molecular Liquids September 2014 197:65-72
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:
Communications in Statistics: Simulation & Computation. 2021, Vol. 50 Issue 6, p1662-1678. 17p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Neste trabalho discute-se o problema de selecção de variáveis em modelos de regressão linear que envolvem um grande número de preditores, contaminados por outliers e observações atípicas. Como os métodos clássicos de selecção de variávei
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______307::70178d8c83a86c77feb0dd6f45ea453c
https://hdl.handle.net/1822/50377
https://hdl.handle.net/1822/50377
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Shahriari, Shirin
Publikováno v:
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instacron:RCAAP
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instacron:RCAAP
Tese de doutoramento do Programa Doutoral em Matemática e Aplicações
In this thesis, we study the problem of variable selection in linear regression models in the presence of a large number of predictors. Usually, some of these predictors are
In this thesis, we study the problem of variable selection in linear regression models in the presence of a large number of predictors. Usually, some of these predictors are
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::60fe177553b0138020d58eb723bc0f39
The problem of selecting a parsimonious subset of variables from a large number of predictors in a regression model is a topic of high importance. When the data contains vertical outliers and/or leverage points, outlier detection and variable selecti
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______307::18ed5afbdccc031c4425c631c2c49ff6
https://hdl.handle.net/1822/32500
https://hdl.handle.net/1822/32500
In this work we consider the problem of selecting variables from a potentially large number of predictors in a regression model when outliers and atypical observations are embedded in data. Since classical variable selection methods are not resistant
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______307::581257651db50236d7f564bf94d8961e
https://hdl.handle.net/1822/27168
https://hdl.handle.net/1822/27168
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.