Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Analisi vettoriale“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Analisi vettoriale"
Travaglini, Giuseppe. „Obiettivi e impatti dell'efficienza energetica in Italia“. ARGOMENTI, Nr. 35 (September 2012): 31–51. http://dx.doi.org/10.3280/arg2012-035002.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Analisi vettoriale"
Chiurchiu, Pier Paolo. „Analisi Convessa in Spazi Vettoriali Topologici e Ottimizzazione“. Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/7716/.
Der volle Inhalt der QuelleBoschi, Manuel. „Analisi sperimentale di un processo di formulazione per la detergenza e la cura della persona“. Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24376/.
Der volle Inhalt der QuelleBERNARDINI, EMMANUELA. „On the use of shrinkage estimators in macroeconometric modeling and forecasting“. Doctoral thesis, Università degli Studi di Roma "Tor Vergata", 2010. http://hdl.handle.net/2108/207742.
Der volle Inhalt der QuelleNegli ultimi anni un °usso crescente di informazione di carattere macroeconomico ¶e stato raccolto in ampi database. Tuttavia ¶e risaputo che, quando un gran numero di serie ¶e disponibile, gli strumenti statistici standard non forniscono risultati a±dabili. Questa tesi propone nuovi stimatori in sistemi di elevate dimensioni, che sono una media ottimamente ponderata di due stimatori gi¶a esistenti, uno stimatore tradizionale non distorto, che com- mette un grande errore di stima, e uno stimatore target, distorto a causa di un'assunzione strutturale sbagliata, ma con un basso errore di stima. Questo metodo ¶e conosciuto come shrinkage. Due stimatori di®erenti legati a sistemi di grandi dimensioni sono derivati. Per primo viene proposto un nuovo stimatore per la matrice dei coe±cienti in un modello autoregressivo vettoriale (VAR) di grandi dimensioni. Questo stimatore mostra una performance migliore nel prevedere serie storiche macroeconomiche rispetto a un set di stimatori gi¶a esistenti, tra i quali gli stimatori dei modelli fattoriali e gli stimatori shrinkage bayesiani. Viene anche costruito un nuovo stimatore per la matrice di varianza e covarianza in sistemi di grandi dimensioni. Questo nuovo stimatore ¶e usato per testare la presenza della carat- teristica comune della correlazione seriale canonica (SCCF) in un contesto multivariato che comprende molte serie storiche collineari. Questo stimatore mostra una buona performance, in termini di size empirica, se confrontato con il metodo gi¶a esistente della analisi della correlazione canonica (CCA).
FICCADENTI, Valerio. „A rank-size approach to the analysis of socio-economics data“. Doctoral thesis, 2018. http://hdl.handle.net/11393/251181.
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