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徐刚刚;王明;卞江泽;黄慧;蒂莫西·伯奇。;桑德罗·C·安德拉德。;张景飞;关永涛

结构化时间点过程的半参数学习。 （英语） Zbl 1527.62027号

J.马赫。学习。物件。 21，第192号论文，39页（2020年）.
总结：我们提出了一个使用多级log-Gaussian-Cox过程来模拟具有复杂结构的重复观测点过程的一般框架；由于技术进步，此类数据在医学研究、社会科学、经济和金融等各个领域变得越来越可用。提出了一种新的非参数方法，用于有效且一致地估计各级潜在高斯过程的协方差函数。为了预测函数主成分得分，我们提出了一种通过最大化点过程的超位置的条件似然来进行一致估计的方法。我们进一步将我们的过程扩展到可以评估过程之间潜在相关性的二元点过程情形。研究了所提出估计量的渐近性质，并通过模拟研究和股票交易数据集的应用说明了我们的方法的有效性。

引用于三文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
60克55 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程）
62小时25分 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

条件似然;log-Gaussian-Cox过程;多层次分析;主成分分析;结构化时态点过程
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Xu}等人，J.Mach。学习。第21号决议，第192号论文，39页（2020；Zbl 1527.62027）
全文： 链接

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