Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"warped wavelets"'
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, 2004 Dec 01. 10(6), 1053-1105.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3318884
Publikováno v:
Electron. J. Statist. 14, no. 1 (2020), 50-81
Electronic journal of statistics
Electronic journal of statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2020, 14 (1), pp.50-81. ⟨10.1214/19-EJS1627⟩
Electronic Journal of Statistics
Electronic Journal of Statistics, 2020, 14 (1), pp.50-81. ⟨10.1214/19-EJS1627⟩
Electronic Journal of Statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2020, 14 (1), pp.50-81. ⟨10.1214/19-EJS1627⟩
Electronic journal of statistics
Electronic journal of statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2020, 14 (1), pp.50-81. ⟨10.1214/19-EJS1627⟩
Electronic Journal of Statistics
Electronic Journal of Statistics, 2020, 14 (1), pp.50-81. ⟨10.1214/19-EJS1627⟩
Electronic Journal of Statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2020, 14 (1), pp.50-81. ⟨10.1214/19-EJS1627⟩
International audience; Global sensitivity analysis is a set of methods aiming at quantifying the contribution of an uncertain input parameter of the model (or combination of parameters) on the variability of the response. We consider here the estima
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d23dac93d07555a8ff89972f61cb215f
https://projecteuclid.org/euclid.ejs/1578042013
https://projecteuclid.org/euclid.ejs/1578042013
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:
Thomas Willer, Christophe Chesneau
Publikováno v:
Communications in Statistics-Theory and Methods
Communications in Statistics-Theory and Methods, Taylor & Francis, 2015, 44 (17), ⟨10.1080/03610926.2013.851231⟩
Communications in Statistics-Theory and Methods, 2015, 44 (17), 〈10.1080/03610926.2013.851231〉
Communications in Statistics-Theory and Methods, 2015, 44 (17), ⟨10.1080/03610926.2013.851231⟩
Communications in Statistics-Theory and Methods, Taylor & Francis, 2015, 44 (17), ⟨10.1080/03610926.2013.851231⟩
Communications in Statistics-Theory and Methods, 2015, 44 (17), 〈10.1080/03610926.2013.851231〉
Communications in Statistics-Theory and Methods, 2015, 44 (17), ⟨10.1080/03610926.2013.851231⟩
International audience; The estimation of an unknown cumulative distribution function in the interval censoring ''case 1'' model from dependent sequences is considered. We construct a new adaptive estimator based on a warped wavelet basis and a hard
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::913173a6d77a536ee98ad45a3c3db8e0
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00715260
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00715260
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Montoril, Michel Helcias
Nesta tese, consideramos o ajuste de modelos de regressão com coeficientes funcionais para séries temporais, por meio de splines, ondaletas clássicas e ondaletas deformadas. Consideramos os casos em que os erros do modelo são independentes e corr
Autor:
Michel Helcias Montoril
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPUniversidade de São PauloUSP.
Nesta tese, consideramos o ajuste de modelos de regressão com coeficientes funcionais para séries temporais, por meio de splines, ondaletas clássicas e ondaletas deformadas. Consideramos os casos em que os erros do modelo são independentes e corr
Autor:
Marc Raimondo, Rafał Kulik
Publikováno v:
Ann. Statist. 37, no. 6A (2009), 3396-3430
We investigate function estimation in nonparametric regression models with random design and heteroscedastic correlated noise. Adaptive properties of warped wavelet nonlinear approximations are studied over a wide range of Besov scales, $f\in\mathcal