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.
Uložené v:
| Hlavný autor: | |
|---|---|
| Ďalší autori: | |
| Médium: | Kapitola |
| Jazyk: | English |
| Predmet: | |
| Tagy: |
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Podobné jednotky: 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.