Zobrazeno 1 - 10
of 86
pro vyhledávání: '"nonparametric kernel estimation"'
Autor:
Jie Liu, Zaizai Yan
Publikováno v:
Entropy, Vol 26, Iss 6, p 487 (2024)
The joint probability density function of wind speed and wind direction serves as the mathematical basis for directional wind energy assessment. In this study, a nonparametric joint probability estimation system for wind velocity and direction based
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7cfd87abc6474cf19c5542abe9f3c7f5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Daniel Barreiro‐Ures, Mario Francisco‐Fernández, Ricardo Cao, Basilio B. Fraguela, Ramón Doallo, José Luis González‐Andújar, Miguel Reyes
Publikováno v:
Ecology and Evolution, Vol 9, Iss 19, Pp 10903-10915 (2019)
Abstract Weed scientists are usually interested in the study of the distribution and density functions of the random variable that relates weed emergence with environmental indices like the hydrothermal time (HTT). However, in many situations, experi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c846ee26911344138a3695748cd25fc2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Aït-Sahalia, Yacine
Publikováno v:
Econometrica, 1996 May 01. 64(3), 527-560.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/2171860
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:
Bernoulli, 2007 May 01. 13(2), 447-472.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/25464885
In recent years, analysis of financial time series has focused largely on data related to market trading activity. Apart from modelling the conditional variance of returns within the GARCH family of models, presently attention has also been devoted t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ce468ae91a4697a5aa64243037d41623
Publikováno v:
Gao, J, Linton, O & Peng, B 2020, ' Inference on a Semiparametric Model with Global Power Law and Local Nonparametric Trends ', Econometric Theory, vol. 36, no. 2, pp. 223-249 . https://doi.org/10.1017/S0266466619000094
This paper studies a model with both a parametric global trend and a nonparametric local trend. This model may be of interest in a number of applications in economics, finance, ecology, and geology. The model nests the parametric global trend model c
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b457c2337dad8d789ddfcf8dea1e9f74
This paper considers a general model specification test for nonlinear multivariate cointegrating regressions where the regressor consists of a univariate integrated time series and a vector of stationary time series. The regressors and the errors are
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3851dc3fd9a3562be364067001080853