Academic literature on the topic 'Local linear estimator'
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Journal articles on the topic "Local linear estimator"
Ziegelmann, Flavio A. "NONPARAMETRIC ESTIMATION OF VOLATILITY FUNCTIONS: THE LOCAL EXPONENTIAL ESTIMATOR." Econometric Theory 18, no. 4 (May 17, 2002): 985–91. http://dx.doi.org/10.1017/s026646660218409x.
Full textLuo, Shuanghua, Cheng-Yi Zhang, and Fengmin Xu. "The Local LinearM-Estimation with Missing Response Data." Journal of Applied Mathematics 2014 (2014): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2014/398082.
Full textZhang, Zhengyu. "LOCAL PARTITIONED QUANTILE REGRESSION." Econometric Theory 33, no. 5 (September 19, 2016): 1081–120. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466616000293.
Full textZhu, Hong. "Design and Implementation of Vehicle Self-Navigation System in Urban Intelligent Traffic." Applied Mechanics and Materials 241-244 (December 2012): 2107–10. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.241-244.2107.
Full textKikechi, Conlet Biketi, and Richard Onyino Simwa. "On Comparison of Local Polynomial Regression Estimators for P=0 and P=1 in a Model Based Framework." International Journal of Statistics and Probability 7, no. 4 (June 27, 2018): 104. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v7n4p104.
Full textCasas, Isabel, and Irene Gijbels. "Unstable volatility: the break-preserving local linear estimator." Journal of Nonparametric Statistics 24, no. 4 (December 2012): 883–904. http://dx.doi.org/10.1080/10485252.2012.720981.
Full textPoměnková, Jitka. "Nonparametric estimate remarks." Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis 54, no. 3 (2006): 93–100. http://dx.doi.org/10.11118/actaun200654030093.
Full textLi, Degui, Zudi Lu, and Oliver Linton. "LOCAL LINEAR FITTING UNDER NEAR EPOCH DEPENDENCE: UNIFORM CONSISTENCY WITH CONVERGENCE RATES." Econometric Theory 28, no. 5 (April 27, 2012): 935–58. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466612000011.
Full textZiegelmann, Flavio A. "A Local Linear Least-Absolute-Deviations Estimator of Volatility." Communications in Statistics - Simulation and Computation 37, no. 8 (August 27, 2008): 1543–64. http://dx.doi.org/10.1080/03610910802244398.
Full textEsbati, M., M. A. Khanesar, and A. Shahzadi. "Improving the quality of service in network-based control systems." Transactions of the Institute of Measurement and Control 40, no. 8 (July 24, 2017): 2694–702. http://dx.doi.org/10.1177/0142331217714863.
Full textDissertations / Theses on the topic "Local linear estimator"
Dharmasena, Tibbotuwa Deniye Kankanamge Lasitha Sandamali, and Sandamali dharmasena@rmit edu au. "Sequential Procedures for Nonparametric Kernel Regression." RMIT University. Mathematical and Geospatial Sciences, 2008. http://adt.lib.rmit.edu.au/adt/public/adt-VIT20090119.134815.
Full textTristão, Tiago Santana. "Relações não lineares na curva de Phillips : uma abordagem não-paramétrica." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2013. http://hdl.handle.net/10183/79047.
Full textOne of the most important macroeconomics’ concerns is the comprehension about sort-run inflation dynamic. To understand how inflation relates to economic activity is crucial to decision-making in disinflation strategies, as well as in monetary policy paths. A question that arises is what does real form of relation inflation-output trade-off? Could one characterize it as a non-linear relation? If does, what is the shape of this non-linear relation? To answer those questions, we estimate the inflation-output relation non-parametrically using a local linear kernel estimator. The functional form achieved was approximated by a New-Keynesian Hybrid Phillips Curve, which one was estimated by GMM. This approach was applied to Brazil since 2000. We have found evidence that Brazilian inflation dynamic is better described adding a cubic term related to output gap, in other words, the Brazilian inflation is state-dependent.
Pingel, Ronnie. "Some Aspects of Propensity Score-based Estimators for Causal Inference." Doctoral thesis, Uppsala universitet, Statistiska institutionen, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-229341.
Full textHughes, David. "Monotone local linear estimation of transducer functions." Thesis, University of Liverpool, 2014. http://livrepository.liverpool.ac.uk/2007866/.
Full textChu, Yijing, and 褚轶景. "Resursive local estimation: algorithm, performance and applications." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2012. http://hub.hku.hk/bib/B49799320.
Full textpublished_or_final_version
Electrical and Electronic Engineering
Doctoral
Doctor of Philosophy
Majidi, Mohammad Hassan. "Bayesian estimation of discrete signals with local dependencies." Thesis, Supélec, 2014. http://www.theses.fr/2014SUPL0014/document.
Full textThe aim of this thesis is to study the problem of data detection in wireless communication system, for both case of perfect and imperfect channel state information at the receiver. As well known, the complexity of MLSE being exponential in the channel memory and in the symbol alphabet cardinality is quickly unmanageable and forces to resort to sub-optimal approaches. Therefore, first we propose a new iterative equalizer when the channel is unknown at the transmitter and perfectly known at the receiver. This receiver is based on continuation approach, and exploits the idea of approaching an original optimization cost function by a sequence of more tractable functions and thus reduce the receiver's computational complexity. Second, in order to data detection under linear dynamic channel, when the channel is unknown at the receiver, the receiver must be able to perform joint equalization and channel estimation. In this way, we formulate a combined state-space model representation of the communication system. By this representation, we can use the Kalman filter as the best estimator for the channel parameters. The aim in this section is to motivate rigorously the introduction of the Kalman filter in the estimation of Markov sequences through Gaussian dynamical channels. By this we interpret and make clearer the underlying approximations in the heuristic approaches. Finally, if we consider more general approach for non linear dynamic channel, we can not use the Kalman filter as the best estimator. Here, we use switching state-space model (SSSM) as non linear state-space model. This model combines the hidden Markov model (HMM) and linear state-space model (LSSM). In order to channel estimation and data detection, the expectation and maximization (EM) procedure is used as the natural approach. In this way extended Kalman filter (EKF) and particle filters are avoided
Acosta, Argueta Lesly María. "Particle filtering estimation for linear and nonlinear state-space models." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2013. http://hdl.handle.net/10803/134356.
Full textL’estimació seqüencial dels estats (filtratge) i la corresponent estimació simultània dels estats i els paràmetres fixos d’unmodel dinàmic formulat en forma d’espai d’estat –sigui lineal o no– constitueix un problema de rellevada importància enmolts camps, com ser a l’àrea de finances. L’objectiu principal d’aquesta tesi és el d’estimar seqüencialment i de manera eficient –des d’un punt de vista bayesià i usant lametodologia de filtratge de partícules– els estats i/o els paràmetres fixos d’unmodel d’espai d’estat dinàmic no estàndard: possiblement no lineal, no gaussià o no estacionari. El present treball consisteix de 7 capítols i s’organitza en dues parts. El Capítol 1 hi introdueix conceptes bàsics, lamotivació, el propòsit i l’estructura de la tesi. La primera part d’aquesta tesi (capítols 2 a 4) se centra únicament en l’estimació dels estats. El Capítol 2 presenta una revisió exhaustiva dels algorismes més clàssics no basats en simulacions (KF, EKF, UKF2) i els basats en simulacions (SIS, SIR, ASIR, EPF, UPF). Per a aquests filtres, tots esmentats en la literatura, amés de descriure’ls detalladament, s’ha unificat la notació amb l’objectiu que aquesta sigui consistent i comparable entre els diferents algorismes implementats al llarg d’aquest treball. Els capítols 3 i 4 se centren en la realització d’estudis Monte Carlo (MC) extensos que confirmen l’eficiència de la metodologia de filtratge de partícules per estimar els estats latents d’un procés dinàmic formulat en forma d’espai d’estat, sigui lineal o no. Alguns estudis MC complementaris es duen a terme per avaluar diferents aspectes de la metodologia de filtratge de partícules, com ser el problema de la degeneració, l’elecció de l’estratègia de remostreig, el nombre de partícules usades o la grandària de la sèrie temporal. Específicament, el Capítol 3 il·lustra el comportament de la metodologia de filtratge de partícules en un context lineal i gaussià en comparació de l’òptim i exacte filtre de Kalman. La capacitat de filtratge de les quatre variants de filtre de partícules estudiades (SIR, SIRopt, ASIR, KPF; l’últim sent un cas especial de l’algorisme EPF) es va avaluar sobre la base de dos processos de sèries temporals aparentment simples però importants: els anomenats Local Level Model (LLM) i el AR (1) plus noise, que són no estacionari i estacionari, respectivament. Aquest capítol estudia en profunditat temes rellevants dins de l’enfocament adoptat, coml’impacte en l’estimació de la relació entre el senyal i el soroll (SNR: signal-to-noise-ratio, en aquesta tesi), de la longitud de la sèrie temporal i del nombre de partícules. El Capítol 4 avalua i il·lustra el comportament de la metodologia de filtratge de partícules en un context no lineal. En concret, s’utilitza un model d’espai d’estat no lineal, no gaussià i no estacionari pres de la literatura per il·lustrar el comportament de quatre filtres de partícules (SIR, ASIR, EPF, UPF) en contraposició a dos filtres no basats en simulació ben coneguts (EKF, UKF). Aquí es comparen els esquemes de remostreig residual i estratificat i s’avalua l’efecte d’augmentar el nombre de partícules. A la segona part (capítols 5 i 6), es duen a terme també estudis MC extensos, però ara l’objectiu principal és l’estimació simultània dels estats i paràmetres fixos de certsmodels seleccionats. Aquesta àrea de recerca segueix sentmolt activa i és on aquesta tesi hi contribueixmés. El Capítol 5 proveeix una revisió parcial dels mètodes per dur a terme l’estimació simultània dels estats i paràmetres fixos a través de la metodologia de filtratge de partícules. Aquests filtres són una extensió d’aquells adoptats anteriorment només per estimar els estats. Aquí es realitza un estudi MC per estimar l’estat (nivell) i els dos paràmetres de variància del model LLM no estacionari; s’utilitzen quatre variants (LW, SIRJ, SIRoptJ, KPFJ) de filtre de partícules, sis escenaris típics del SNR i dos escenaris per a l’anomenat factor de descompte necessari en el pas de diversificació. En aquest capítol, es proposa la variant de filtre de partícules SIRJ (Sample Importance Resampling with Jittering) com a alternativa al filtre de referència de Liu iWest (LWPF). També es proposa i explora l’ús combinat d’una distribució d’importància basada en el filtre de Kalman i un pas de diversificació (jittering) que dóna lloc a la variant del filtre de partícules anomenada Kalman Particle Filteringwith Jittering (KPFJ). El Capítol 6 se centra en l’estimació dels estats i dels paràmetres fixos delmodel bàsic no estàndard de volatilitat estocàstica denominat Stochastic autoregressive model of order one: SARV (1). Després d’una introducció i descripció detallada de les característiques pròpies de sèries temporals financeres, es demostra mitjançant estudis MC la capacitat d’estimació de dues variants de filtre de partícules (SIRJ vs. LW(Liu iWest)) utilitzant dades simulades. El capítol acaba amb una aplicació a dos conjunts de dades reals dins de l’àrea financera: l’índex de rendiments espanyol IBEX 35 i els preus al comptat (en dòlars) del Brent europeu. La contribució en els capítols 5 i 6 consisteix en proposar noves variants de filtres de partícules, compoden ser el KPFJ, el SIRJ i el SIRoptJ (un cas especial de l’algorisme SIRJ utilitzant una distribució d’importància òptima) que s’han desenvolupat al llarg d’aquest treball. També se suggereix que els anomenats filtres de partícules EPFJ (Extended Particle Filter with Jittering) i UPFJ (Unscented Particle Filter with Jittering) podrien ser opcions raonables quan es tracta de models altament no lineals; el KPFJ sent un cas especial de l’algorisme EPFJ. En aquesta part, també es tracten aspectes rellevants dins de la metodologia de filtratge de partícules, com ser l’impacte potencial en l’estimació de la longitud de la sèrie temporal, el paràmetre de factor de descompte i el nombre de partícules. Al llarg d’aquest treball s’han escrit (i implementat en el llenguatge R) els pseudo-codis per a tots els filtres estudiats. Els resultats presentats s’obtenenmitjançant simulacionsMonte Carlo (MC) extenses, tenint en compte variats escenaris descrits en la tesi. Les característiques intrínseques del model baix estudi van guiar l’elecció dels filtres a comparar en cada situació específica. Amés, la comparació dels filtres es basa en el RMSE (RootMean Square Error), el temps de CPU i el grau de degeneració. Finalment, el Capítol 7 presenta la discussió, les contribucions i les línies futures de recerca. Alguns aspectes teòrics i pràctics complementaris es presenten en els apèndixs.
La estimación secuencial de los estados (filtrado) y la correspondiente estimación simultánea de los estados y los parámetros fijos de un modelo dinámico formulado en forma de espacio de estado –sea lineal o no– constituye un problema de relevada importancia enmuchos campos, como ser en el área de finanzas. El objetivo principal de esta tesis es el de estimar secuencialmente y de manera eficiente –desde un punto de vista bayesiano y usando la metodología de filtrado de partículas– los estados y/o los parámetros fijos de un modelo de espacio de estado dinámico no estándar: posiblemente no lineal, no gaussiano o no estacionario. El presente trabajo consta de 7 capítulos y se organiza en dos partes. El Capítulo 1 introduce conceptos básicos, la motivación, el propósito y la estructura de la tesis. La primera parte de esta tesis (capítulos 2 a 4) se centra únicamente en la estimación de los estados. El Capítulo 2 presenta una revisión exhaustiva de los algoritmos más clásicos no basados en simulaciones (KF, EKF,UKF3) y los basados en simulaciones (SIS, SIR, ASIR, EPF, UPF). Para todos estos filtros, mencionados en la literatura, además de describirlos en detalle, se ha unificado la notación con el objetivo de que ésta sea consistente y comparable entre los diferentes algoritmos implementados a lo largo de este trabajo. Los capítulos 3 y 4 se centran en la realización de estudios Monte Carlo (MC) extensos que confirman la eficiencia de la metodología de filtrado de partículas para estimar los estados latentes de un proceso dinámico formulado en forma de espacio de estado, sea lineal o no. Algunos estudios MC complementarios se llevan a cabo para evaluar varios aspectos de la metodología de filtrado de partículas, como ser el problema de la degeneración, la elección de la estrategia de remuestreo, el número de partículas usadas o el tamaño de la serie temporal. Específicamente, el Capítulo 3 ilustra el comportamiento de lametodología de filtrado de partículas en un contexto lineal y gaussiano en comparación con el óptimo y exacto filtro de Kalman. La capacidad de filtrado de las cuatro variantes de filtro de partículas estudiadas (SIR, SIRopt, ASIR, KPF; el último siendo un caso especial del algoritmo EPF) se evaluó en base a dos procesos de series temporales aparentemente simples pero importantes: los denominados Local Level Model (LLM) y el AR (1) plus noise, que son no estacionario y estacionario, respectivamente. Este capítulo estudia en profundidad temas relevantes dentro del enfoque adoptado, como el impacto en la estimación de la relación entre la señal y el ruido (SNR: signal-to-noise-ratio, en esta tesis), de la longitud de la serie temporal y del número de partículas. El Capítulo 4 evalúa e ilustra el comportamiento de la metodología de filtrado de partículas en un contexto no lineal. En concreto, se utiliza un modelo de espacio de estado no lineal, no gaussiano y no estacionario tomado de la literatura para ilustrar el comportamiento de cuatro filtros de partículas (SIR, ASIR, EPF, UPF) en contraposición a dos filtros no basados en simulación bien conocidos (EKF, UKF). Aquí se comparan los esquemas de remuestreo residual y estratificado y se evalúa el efecto de aumentar el número de partículas. En la segunda parte (capítulos 5 y 6), se llevan a cabo también estudios MC extensos, pero ahora el objetivo principal es la estimación simultánea de los estados y parámetros fijos de ciertos modelos seleccionados. Esta área de investigación sigue siendo muy activa y es donde esta tesis contribuye más. El Capítulo 5 provee una revisión parcial de losmétodos para llevar a cabo la estimación simultánea de los estados y parámetros fijos a través de lametodología de filtrado de partículas. Dichos filtros son una extensión de aquellos adoptados anteriormente sólo para estimar los estados. Aquí se realiza un estudio MC para estimar el estado (nivel) y los dos parámetros de varianza del modelo LLM no estacionario; se utilizan cuatro variantes (LW, SIRJ, SIRoptJ, KPFJ) de filtro de partículas, seis escenarios típicos del SNR y dos escenarios para el llamado factor de descuento necesario en el paso de diversificación. En este capítulo, se propone la variante de filtro de partículas SIRJ (Sample Importance resampling with Jittering) como alternativa al filtro de referencia de Liu y West (LW PF). También se propone y explora el uso combinado de una distribución de importancia basada en el filtro de Kalman y un paso de diversificación (jittering) que da lugar a la variante del filtro de partículas denominada Kalman Particle Filteringwith Jittering (KPFJ). El Capítulo 6 se centra en la estimación de los estados y de los parámetros fijos del modelo básico no estándar de volatilidad estocástica denominado Stochastic autoregressivemodel of order one: SARV (1). Después de una introducción y descripción detallada de las características propias de series temporales financieras, se demuestra mediante estudios MC la capacidad de estimación de dos variantes de filtro de partículas (SIRJ vs. LW (Liu y West)) utilizando datos simulados. El capítulo termina con una aplicación a dos conjuntos de datos reales dentro del área financiera: el índice de rendimientos español IBEX 35 y los precios al contado (en dólares) del Brent europeo. La contribución en los capítulos 5 y 6 consiste en proponer nuevas variantes de filtros de partículas, como pueden ser el KPFJ, el SIRJ y el SIRoptJ (Caso especial del algoritmo SIRJ utilizando una distribución de importancia óptima) que se han desarrollado a lo largo de este trabajo. También se sugiere que los llamados filtros de partículas EPFJ (Extended Particle Filter with Jittering) y UPFJ (Unscented Particle Filter with Jittering) podrían ser opciones razonables cuando se trata de modelos altamente no lineales; el KPFJ siendo un caso especial del algoritmo EPFJ. En esta parte, también se tratan aspectos relevantes dentro de lametodología de filtrado de partículas, como ser el impacto potencial en la estimación de la longitud de la serie temporal, el parámetro de factor de descuento y el número de partículas. A lo largo de este trabajo se han escrito (e implementado en el lenguaje R) los pseudo-códigos para todos los filtros estudiados. Los resultados presentados se obtienen mediante simulaciones Monte Carlo (MC) extensas, teniendo en cuenta variados escenarios descritos en la tesis. Las características intrínsecas del modelo bajo estudio guiaron la elección de los filtros a comparar en cada situación específica. Además, la comparación de los filtros se basa en el RMSE (Root Mean Square Error), el tiempo de CPU y el grado de degeneración. Finalmente, el Capítulo 7 presenta la discusión, las contribuciones y las líneas futuras de investigación. Algunos aspectos teóricos y prácticos complementarios se presentan en los apéndices.
Hamrouni, Zouhir. "Inférence statistique par lissage linéaire local pour une fonction de régression présentant des dicontinuités." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1999. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004840.
Full textKian, Yavar. "Equations des ondes avec des perturbations dépendantes du temps." Thesis, Bordeaux 1, 2010. http://www.theses.fr/2010BOR14101/document.
Full textBouhadjera, Feriel. "Estimation non paramétrique de la fonction de régression pour des données censurées : méthodes locale linéaire et erreur relative." Thesis, Littoral, 2020. http://www.theses.fr/2020DUNK0561.
Full textIn this thesis, we are interested in developing robust and efficient methods in the nonparametric estimation of the regression function. The model considered here is the right-hand randomly censored model which is the most used in different practical fields. First, we propose a new estimator of the regression function by the local linear method. We study its almost uniform convergence with rate. We improve the order of the bias term. Finally, we compare its performance with that of the classical kernel regression estimator using simulations. In the second step, we consider the regression function estimator, based on theminimization of the mean relative square error (called : relative regression estimator). We establish the uniform almost sure consistency with rate of the estimator defined for independent and identically distributed observations. We prove its asymptotic normality and give the explicit expression of the variance term. We conduct a simulation study to confirm our theoretical results. Finally, we have applied our estimator on real data. Then, we study the almost sure uniform convergence (on a compact set) with rate of the relative regression estimator for observations that are subject to a dependency structure of α-mixing type. A simulation study shows the good behaviour of the studied estimator. Predictions on generated data are carried out to illustrate the robustness of our estimator. Finally, we establish the asymptotic normality of the relative regression function estimator for α-mixing data. We construct the confidence intervals and perform a simulation study to validate our theoretical results. In addition to the analysis of the censored data, the common thread of this modest contribution is the proposal of two alternative prediction methods to classical regression. The first approach corrects the border effects created by classical kernel estimators and reduces the bias term. While the second is more robust and less affected by the presence of outliers in the sample
Books on the topic "Local linear estimator"
1953-, Campillo Antonio, ed. Zeta functions in algebra and geometry: Second International Workshop on Zeta Functions in Algebra and Geometry, May 3-7, 2010, Universitat de Les Illes Balears, Palma de Mallorca, Spain. Providence, R.I: American Mathematical Society, 2012.
Find full textFerraty, Frédéric, and Philippe Vieu. Kernel Regression Estimation for Functional Data. Edited by Frédéric Ferraty and Yves Romain. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199568444.013.4.
Full textBusuioc, Aristita, and Alexandru Dumitrescu. Empirical-Statistical Downscaling: Nonlinear Statistical Downscaling. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/acrefore/9780190228620.013.770.
Full textBook chapters on the topic "Local linear estimator"
Naceri, Amina, Ali Laksaci, and Mustapha Rachdi. "Exact Quadratic Error of the Local Linear Regression Operator Estimator for Functional Covariates." In Functional Statistics and Applications, 79–90. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-22476-3_5.
Full textGonzález-López, A., J. Morales-Sánchez, R. Verdú-Monedero, J. Larrey-Ruiz, J. L. Sancho-Gómez, and B. Tobarra-González. "SURE-LET and BLS-GSM wavelet-based denoising algorithms versus linear Local Wiener Estimator in Radiotherapy portal image denoising." In IFMBE Proceedings, 938–40. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-03474-9_263.
Full textTsai, Chun-Jen, and Aggelos K. Katsaggelos. "Dense Disparity Estimation via Global and Local Matching." In Noblesse Workshop on Non-Linear Model Based Image Analysis, 289–94. London: Springer London, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-1597-7_45.
Full textKirchner, Rosane M., Reinaldo C. Souza, and Flávio A. Ziegelmann. "Identification of the Structure of Linear and Non-Linear Time Series Models, Using Nonparametric Local Linear Kernel Estimation." In Soft Methodology and Random Information Systems, 589–96. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-44465-7_73.
Full textLi, Yingxiang, Yingjie Peng, and Zhaibing Zhang. "Local Iterative Searching Dechirp Algorithm for Linear Frequency-Modulated Signal Parameter Estimation in Low SNR Condition." In Recent Advances in Computer Science and Information Engineering, 121–26. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25792-6_19.
Full textTu, Yundong. "Entropy-Based Model Averaging Estimation of Nonparametric Models." In Advances in Info-Metrics, 493–506. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190636685.003.0018.
Full textRachdi, Mustapha, Ali Laksaci, Ali Hamié, Jacques Demongeot, and Idir Ouassou. "Curves Classification by Using a Local Likelihood Function and Its Practical Usefulness for Real Data." In Fuzzy Systems and Data Mining VI. IOS Press, 2020. http://dx.doi.org/10.3233/faia200691.
Full textShoji, Isao. "Nonparametric Estimation of Nonlinear Dynamics by Local Linear Approximation." In Chaos and Complexity Theory for Management, 368–79. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2509-9.ch019.
Full textZhu, Yang, and Miroslav Krstic. "Basic Idea of Adaptive Control for Single-Input Systems." In Delay-Adaptive Linear Control, 35–57. Princeton University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691202549.003.0003.
Full textAssimaki, Dominic. "Inverse Analysis of Weak and Strong Motion Downhole Array Data." In Intelligent Computational Paradigms in Earthquake Engineering, 271–315. IGI Global, 2007. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59904-099-8.ch012.
Full textConference papers on the topic "Local linear estimator"
Chamidah, Nur, and Marisa Rifada. "Estimation of median growth curves for children up two years old based on biresponse local linear estimator." In 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE AND WORKSHOP ON BASIC AND APPLIED SCIENCES (ICOWOBAS 2015). AIP Publishing LLC, 2016. http://dx.doi.org/10.1063/1.4943348.
Full textChamidah, N., M. F. F. Mardianto, E. E. Limanta, and D. R. Hastuti. "Modelling of Poverty Percentage Based on Mean Years of Schooling in Indonesia Using Local Linear Estimator." In The 2nd International Seminar on Science and Technology (ISSTEC 2019). Paris, France: Atlantis Press, 2020. http://dx.doi.org/10.2991/assehr.k.201010.014.
Full textAnam, W. A., A. Massaid, N. A. Amesya, and N. Chamidah. "Modeling of diabetes mellitus risk based on consumption of salt, sugar, and fat factors using local linear estimator." In SYMPOSIUM ON BIOMATHEMATICS 2019 (SYMOMATH 2019). AIP Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1063/5.0023498.
Full textTohari, Amin, Nur Chamidah, and Fatmawati. "Estimating model of the number of HIV and AIDS cases in East Java using bi-response negative binomial regression based on local linear estimator." In SYMPOSIUM ON BIOMATHEMATICS 2019 (SYMOMATH 2019). AIP Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1063/5.0023451.
Full textLiu, Yi, and Dragan Djurdjanovic. "Topology Optimization for Piecewise Dynamic Models Using a Genetic Algorithm." In ASME 2010 Dynamic Systems and Control Conference. ASMEDC, 2010. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2010-4180.
Full textTohari, Amin, Nur Chamidah, and Fatmawati. "Modeling the number of confirmed and suspected cases of Covid-19 in East Java using bi-response negative binomial regression based on local linear estimator." In INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATHEMATICS, COMPUTATIONAL SCIENCES AND STATISTICS 2020. AIP Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1063/5.0042288.
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