Zobrazeno 1 - 10
of 131
pro vyhledávání: '"de la Fuente, Manuel"'
This paper proposes a new nonlinear approach for additive functional regression with functional response based on kernel methods along with some slight reformulation and implementation of the linear regression and the spectral additive model. The lat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.04773
Autor:
de la Fuente, Manuel Malaver, Iyer, Rajan, Kar, Alokananda, Sadhukhan, Shouvik, Upadhyay, Sudhaker, Gudekli, Ertan
The present work contains a discussion on compact stellar body that is influenced by the effects electromagnetic fields. We have tried to discuss a solution of Einstein-Maxwell field equation with the interpretation of Buchdahl spacetime type functio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.00981
Autor:
de la Fuente, Manuel, author
Publikováno v:
Españoles en Europa: Identidad y Exilio desde la Edad Moderna hasta nuestros días. 59:129-143
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 variable selection in regression models in the case of functional variables that may be mixed with other type of variables (scalar, multivariate, directional, etc.). Our proposal begins with a simple null model and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1801.00736
Autor:
Oviedo de la Fuente, Manuel, Cabo, Carlos, Roca-Pardiñas, Javier, Loudermilk, E. Louise, Ordóñez, Celestino
Publikováno v:
Journal of Agricultural, Biological & Environmental Statistics (JABES); Dec2024, Vol. 29 Issue 4, p723-744, 22p
In this manuscript, we use meteorological information in Galicia (Spain) to propose a novel approach to predict the incidence of influenza. Our approach extends the GLS methods in the multivariate framework to functional regression models with depend
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1610.08718
Publikováno v:
Cuesta-Albertos, J. A., Febrero-Bande, M., & de la Fuente, M. O. (2017). The\hbox {DD}^ G-classifier in the functional setting. Test, 26(1), 119-142
The Maximum Depth was the first attempt to use data depths instead of multivariate raw data to construct a classification rule. Recently, the DD-classifier has solved several serious limitations of the Maximum Depth classifier but some issues still r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1501.00372
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.