Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска

Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>A=Nielsen, Jens Perch$<.>)
Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.04-04А3.298

    Linton, Oliver.

    A kernel method of estimating structured nonparametric regression based on marginal integration [Text] / Oliver Linton, Jens Perch Nielsen // Biometrika. - 1995. - Vol. 82, N 1. - P93-100 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Метод ядра для оценки структурированной непараметрической регрессии с использованием маргинальных интегралов
Аннотация: We define a simple kernel procedure based on marginal integration that estimates the relevant univariate quantity in both additive and multiplicative nonparametric regression. США, Cowler Foundation for Research in Economics, Yale Univ., CT 06520. Библ. 15
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВЫБОР МОДЕЛИ

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ


Доп.точки доступа:
Nielsen, Jens Perch


2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.12-04А3.930

    Nielsen, Jens Perch.

    Super-efficient hazard estimation based on high-quality marker information [Text] / Jens Perch Nielsen // Biometrika. - 1999. - Vol. 86, N 1. - P227-232 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Сверхэффективное оценивание рисков, основанное на информации о маркерах высокого качества
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
РИСКИ

ОЦЕНИВАНИЕ

МАРКЕРЫ

КЛЕТКИ CD4

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ

АНАЛИЗ ВЫЖИВАНИЯ

ЗАБОЛЕВАНИЯ

СПИД



3.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 15.02-04А3.300

    Mammen, Enno.

    Generalized linear time series regression [Text] / Enno Mammen, Jens Perch Nielsen, Bernd Fitzenberger // Biometrika. - 2011. - Vol. 98, N 4. - P1007-1014 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Обобщенная регрессия рядов в линейном времени
Аннотация: Рассмотрена модель перекрестных сечений для выделения трендов во временных рядах при наличии ненаблюдаемых переменных. Проведена оценка асимптотической точности получаемых оценок. Описано 4 примера практического применения предложенного подхода, показывающих его полезность в выделении сложных трендов. Германия, Dep. of Economics, Univ. of Mannheim, 68131 Mannheim. E-mail:emammen@rumms.uni-mannheim.de
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

РЕГРЕССИЯ


Доп.точки доступа:
Nielsen, Jens Perch; Fitzenberger, Bernd


 




© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)