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  1. Brairi,Houssem;Medkour,Tarek:测试离散值时间序列的白度(2020年)
  2. Girard,Didier A.:拟合Matérn模型的“Gibbs能量(GE)和经验方差”估计函数的渐近近有效性。-二:通过“条件GE平均数”核算计量误差(2020年)
  3. 黄丹阳;王飞飞;朱学宁;王汉生:大规模网络的双模网络自回归模型(2020)
  4. Izhar Asael Alonzo Matamoros,Cristian Andres Cruz Torres:varstan:An R package for Bayesian analysis of structured time series models with Stan(2020年)阿尔十四
  5. 李阳;朱正元:基于卷积的全球臭氧数据时空模拟(2020)
  6. Maitra,Trisha;Bhattacharya,Sourabh:状态空间随机微分方程中的经典和贝叶斯渐近性(2020)
  7. Meier,Alexander;Kirch,Claudia;Meyer,Renate:多元时间序列的贝叶斯非参数分析:矩阵伽马过程方法(2020)
  8. 马修修女:书评:R.H.Shumway和D.S.Stoffer,时间序列。使用R(2020)的数据分析方法
  9. Saulo,Helton;Vila,Roberto;Vilca,Filidor;Martínez,JoséL.:关于考虑时间依赖的非对称回归模型(2020年)
  10. van Ackooij,W.;Warin,X.:随机对偶动态规划的条件割集(2020)
  11. 严,元;郑在红;根顿,马克G.:多元转换高斯过程(2020)
  12. Albarracin,Orlando Yesid Esparza;Alencar,Airlane Pereira;Ho,Linda Lee:广义自回归和移动平均模型:多重共线性、解释和新修正模型(2019年)
  13. Azimmohseni,M.;Khalafi,M.;Kordkatuli,M.:基于线性传递函数模型的协方差时间序列分析(2019年)
  14. Bakhtiari,Behzad;Sadoghi Yazdi,Hadi:通过稀有相关/不相关观测进行协同线性动力系统识别(2019)
  15. Binkowski,Karol;He,Peilun;Kordzakhia,Nino;Shevchenko,Pavel:关于Schwartz-Smith双因素模型(2019)中的参数估计
  16. 卡登纳,安纳丽莎;科塔斯,阿萨纳西奥斯;普拉多,拉奎尔:多时间序列的贝叶斯谱建模(2019年)
  17. Cascone,Marcos H.;Hotta,Luiz K.:存在缺失值时GARCH模型的准最大似然估计(2019年)
  18. Albertia公司,2019年,使用Coitegration公司的Albertia公司;Morettia公司,采用Coitegration公司生产的汽车公司
  19. 欧安,卡罗来纳州;孙,英;欧姆宝,赫尔南多:基于连贯性的时间序列聚类,用于统计推断和大脑连通性可视化(2019年)
  20. Ho,Michael;Xin,Jack:从高频金融数据实现协方差估计的稀疏卡尔曼滤波方法(2019)

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