Estimating the mean and covariance structure nonparametrically when the data are curves.
Odvodenie metódy analýzy sústavy kriviek, ktoré sú stochasticky modelované ako nezávislé realizácie ľubovoľnej funkcie s neznámym priemerom a štruktúrou kovariancie. Návrh metódy neparametrického odhadu priemernej funkcie za predpokladu, že je hladká.
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Capítulo de libro |
| Lenguaje: | inglés |
| Materias: | |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares: Estimating the mean and covariance structure nonparametrically when the data are curves.
- Jackknifing linear estimating equations: Asymptotic theory and applications in stochastic processes.
- <A> reliable data-based bandwidth selection method for kernel density estimation.
- On the relationship between bayesian and non-Bayesian interval estimates.
- Pooling 2 x 2 tables: asymptotic moments of estimators.
- Why are long-run parameter estimates so disparate?
- Bayes estimation for the Marshall-Olkin exponential distribution.