Zobrazeno 1 - 10
of 4 720
pro vyhledávání: '"Van Ness, P"'
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:
Jost, Celine
We proof a connection between the generalized Molchan-Golosov integral transform and the generalized Mandelbrot-Van Ness integral transform of fractional Brownian motion (fBm). The former changes fBm of arbitrary Hurst index K into fBm of index H by
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/math/0602356
Autor:
Van Ness, Mike, Udell, Madeleine
Survival analysis is widely used as a technique to model time-to-event data when some data is censored, particularly in healthcare for predicting future patient risk. In such settings, survival models must be both accurate and interpretable so that u
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.14689
Autor:
Orner, Peter
Publikováno v:
Southern Review (Project Muse); April 2024, Vol. 60 Issue: 2 p320-322, 3p
Autor:
Van Ness, Mike, Bosschieter, Tomas, Din, Natasha, Ambrosy, Andrew, Sandhu, Alexander, Udell, Madeleine
Survival analysis, or time-to-event analysis, is an important and widespread problem in healthcare research. Medical research has traditionally relied on Cox models for survival analysis, due to their simplicity and interpretability. Cox models assum
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.15472
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:
Van Ness, Mike, Shen, Huibin, Wang, Hao, Jin, Xiaoyong, Maddix, Danielle C., Gopalswamy, Karthick
Meta-forecasting is a newly emerging field which combines meta-learning and time series forecasting. The goal of meta-forecasting is to train over a collection of source time series and generalize to new time series one-at-a-time. Previous approaches
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.02077