Zobrazeno 1 - 10
of 72
pro vyhledávání: '"mean squared error estimation"'
Autor:
Jerry Gibson
Publikováno v:
Information, Vol 15, Iss 8, p 497 (2024)
Information theoretic quantities such as entropy, entropy rate, information gain, and relative entropy are often used to understand the performance of intelligent agents in learning applications. Mean squared error has not played a role in these anal
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2600787cce524bb5881f49dbd74fdaf6
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:
Ybarra, Lynn M. R., Lohr, Sharon L.
Publikováno v:
Biometrika, 2008 Dec 01. 95(4), 919-931.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/20441515
Data linkage can be used to combine values of the variable of interest from a national survey with values of auxiliary variables obtained from another source, such as a population register, for use in small area estimation. However, linkage errors ca
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f95aa77c5a5c69d23833a1f215c7064d
http://hdl.handle.net/11568/1066215
http://hdl.handle.net/11568/1066215
Autor:
Rao, J. N. K., Yu, Mingyu
Publikováno v:
The Canadian Journal of Statistics / La Revue Canadienne de Statistique, 1994 Dec 01. 22(4), 511-528.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3315407
Autor:
Bellhouse, David R.
Publikováno v:
Journal of the American Statistical Association, 1980 Dec 01. 75(372), 1001-1004.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/2287195
Autor:
George, Edward I., Wecker, William E.
Publikováno v:
Journal of Business & Economic Statistics, 1985 Apr 01. 3(2), 132-139.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/1391866
Publikováno v:
Information, Vol 7, Iss 1, p 15 (2016)
A privacy-constrained information extraction problem is considered where for a pair of correlated discrete random variables (X,Y) governed by a given joint distribution, an agent observes Y and wants to convey to a potentially public user as much inf
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/888b0cb927b546ebb3423d4069a74200