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Wu, Lang. « Exact and Approximate Inferences for Nonlinear Mixed-Effects Models With Missing Covariates ». Journal of the American Statistical Association 99, no 467 (septembre 2004) : 700–709. http://dx.doi.org/10.1198/016214504000001006.
Texte intégralMekhnacha, Kamel, Juan-Manuel Ahuactzin, Pierre Bessière, Emmanuel Mazer et Linda Smail. « Exact and approximate inference in ProBT ». Revue d'intelligence artificielle 21, no 3 (12 juin 2007) : 295–332. http://dx.doi.org/10.3166/ria.21.295-332.
Texte intégralAkagi, Yasunori, Takuya Nishimura, Yusuke Tanaka, Takeshi Kurashima et Hiroyuki Toda. « Exact and Efficient Inference for Collective Flow Diffusion Model via Minimum Convex Cost Flow Algorithm ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 3163–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5713.
Texte intégralAbe, Takayuki, et Manabu Iwasaki. « EXACT AND APPROXIMATE INFERENCES FOR AN EXPONENTIAL MEAN FROM TYPE I CENSORED DATA ». Bulletin of informatics and cybernetics 37 (décembre 2005) : 31–39. http://dx.doi.org/10.5109/12589.
Texte intégralYANG, HANN-PYI JAMES, et WEI-KEI SHIUE. « COMPARISON OF FAILURE INTENSITIES FROM TWO POISSON PROCESSES ». International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 02, no 03 (septembre 1995) : 235–43. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539395000186.
Texte intégralKarami, Md Jamil Hasan. « Assessing Goodness of Approximate Distributions for Inferences about Parameters in Nonlinear Regression Model ». Dhaka University Journal of Science 71, no 1 (29 mai 2023) : 13–16. http://dx.doi.org/10.3329/dujs.v71i1.65267.
Texte intégralEl-Sagheer, Rashad M., Taghreed M. Jawa et Neveen Sayed-Ahmed. « Inferences for Generalized Pareto Distribution Based on Progressive First-Failure Censoring Scheme ». Complexity 2021 (7 décembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9325928.
Texte intégralLintusaari, Jarno, Paul Blomstedt, Tuomas Sivula, Michael U. Gutmann, Samuel Kaski et Jukka Corander. « Resolving outbreak dynamics using approximate Bayesian computation for stochastic birth-death models ». Wellcome Open Research 4 (25 janvier 2019) : 14. http://dx.doi.org/10.12688/wellcomeopenres.15048.1.
Texte intégralLintusaari, Jarno, Paul Blomstedt, Brittany Rose, Tuomas Sivula, Michael U. Gutmann, Samuel Kaski et Jukka Corander. « Resolving outbreak dynamics using approximate Bayesian computation for stochastic birth–death models ». Wellcome Open Research 4 (30 août 2019) : 14. http://dx.doi.org/10.12688/wellcomeopenres.15048.2.
Texte intégralShapovalova, Yuliya. « “Exact” and Approximate Methods for Bayesian Inference : Stochastic Volatility Case Study ». Entropy 23, no 4 (15 avril 2021) : 466. http://dx.doi.org/10.3390/e23040466.
Texte intégralFioretto, Ferdinando, Enrico Pontelli, William Yeoh et Rina Dechter. « Accelerating exact and approximate inference for (distributed) discrete optimization with GPUs ». Constraints 23, no 1 (18 août 2017) : 1–43. http://dx.doi.org/10.1007/s10601-017-9274-1.
Texte intégralTarvirdizade, Bahman, et Hossein Kazemzadeh Garehchobogh. « Interval Estimation of Stress-Strength Reliability Based on Lower Record Values from Inverse Rayleigh Distribution ». Journal of Quality and Reliability Engineering 2014 (16 novembre 2014) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2014/192072.
Texte intégralGuo, Yuanzhen, Hao Xiong et Nicholas Ruozzi. « Marginal Inference in Continuous Markov Random Fields Using Mixtures ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 7834–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017834.
Texte intégralKenig, Batya, et Benny Kimelfeld. « Approximate Inference of Outcomes in Probabilistic Elections ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 2061–68. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33012061.
Texte intégralSeridi, Hamid, Herman Akdag, Rachid Mansouri et Mohamed Nemissi. « Approximate Reasoning in Supervised Classification Systems ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 10, no 4 (20 juillet 2006) : 586–93. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2006.p0586.
Texte intégralTucci, Beatriz, et Fabian Schmidt. « EFTofLSS meets simulation-based inference : σ 8 from biased tracers ». Journal of Cosmology and Astroparticle Physics 2024, no 05 (1 mai 2024) : 063. http://dx.doi.org/10.1088/1475-7516/2024/05/063.
Texte intégralDomínguez, E., et H. J. Kappen. « Efficient inference in the transverse field Ising model ». Journal of Statistical Mechanics : Theory and Experiment 2023, no 3 (1 mars 2023) : 033301. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/acba02.
Texte intégralAtkinson, Eric, Charles Yuan, Guillaume Baudart, Louis Mandel et Michael Carbin. « Semi-symbolic inference for efficient streaming probabilistic programming ». Proceedings of the ACM on Programming Languages 6, OOPSLA2 (31 octobre 2022) : 1668–96. http://dx.doi.org/10.1145/3563347.
Texte intégralDemidenko, Eugene. « Exact and Approximate Statistical Inference for Nonlinear Regression and the Estimating Equation Approach ». Scandinavian Journal of Statistics 44, no 3 (29 mars 2017) : 636–65. http://dx.doi.org/10.1111/sjos.12269.
Texte intégralÇakmak, Burak, Yue M. Lu et Manfred Opper. « Analysis of random sequential message passing algorithms for approximate inference ». Journal of Statistical Mechanics : Theory and Experiment 2022, no 7 (1 juillet 2022) : 073401. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ac764a.
Texte intégralRandone, Francesca, Luca Bortolussi, Emilio Incerto et Mirco Tribastone. « Inference of Probabilistic Programs with Moment-Matching Gaussian Mixtures ». Proceedings of the ACM on Programming Languages 8, POPL (5 janvier 2024) : 1882–912. http://dx.doi.org/10.1145/3632905.
Texte intégralDe Santis, Fulvio, et Stefania Gubbiotti. « Sample Size Requirements for Calibrated Approximate Credible Intervals for Proportions in Clinical Trials ». International Journal of Environmental Research and Public Health 18, no 2 (12 janvier 2021) : 595. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18020595.
Texte intégralCANO, ANDRÉS, MANUEL GÓMEZ-OLMEDO, CORA B. PÉREZ-ARIZA et ANTONIO SALMERÓN. « FAST FACTORISATION OF PROBABILISTIC POTENTIALS AND ITS APPLICATION TO APPROXIMATE INFERENCE IN BAYESIAN NETWORKS ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 20, no 02 (avril 2012) : 223–43. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488512500110.
Texte intégralSchälte, Yannik, et Jan Hasenauer. « Efficient exact inference for dynamical systems with noisy measurements using sequential approximate Bayesian computation ». Bioinformatics 36, Supplement_1 (1 juillet 2020) : i551—i559. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa397.
Texte intégralDemidenko, Eugene, Benjamin B. Williams, Ann Barry Flood et Harold M. Swartz. « Standard error of inverse prediction for dose-response relationship : approximate and exact statistical inference ». Statistics in Medicine 32, no 12 (5 novembre 2012) : 2048–61. http://dx.doi.org/10.1002/sim.5668.
Texte intégralVan den Broek, B., W. Wiegerinck et B. Kappen. « Graphical Model Inference in Optimal Control of Stochastic Multi-Agent Systems ». Journal of Artificial Intelligence Research 32 (16 mai 2008) : 95–122. http://dx.doi.org/10.1613/jair.2473.
Texte intégralDaly, Aidan C., Jonathan Cooper, David J. Gavaghan et Chris Holmes. « Comparing two sequential Monte Carlo samplers for exact and approximate Bayesian inference on biological models ». Journal of The Royal Society Interface 14, no 134 (septembre 2017) : 20170340. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2017.0340.
Texte intégralCabañas, Rafael, Manuel Gómez-Olmedo et Andrés Cano. « Using Binary Trees for the Evaluation of Influence Diagrams ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 24, no 01 (février 2016) : 59–89. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488516500045.
Texte intégralNAMPALLY, ARUN, TIMOTHY ZHANG et C. R. RAMAKRISHNAN. « Constraint-Based Inference in Probabilistic Logic Programs ». Theory and Practice of Logic Programming 18, no 3-4 (juillet 2018) : 638–55. http://dx.doi.org/10.1017/s1471068418000273.
Texte intégralEnsinger, Katharina, Nicholas Tagliapietra, Sebastian Ziesche et Sebastian Trimpe. « Exact Inference for Continuous-Time Gaussian Process Dynamics ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 11883–91. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29074.
Texte intégralCano, Andrés, Manuel Gómez, Serafín Moral et Joaquín Abellán. « Hill-climbing and branch-and-bound algorithms for exact and approximate inference in credal networks ». International Journal of Approximate Reasoning 44, no 3 (mars 2007) : 261–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2006.07.020.
Texte intégralDrovandi, Christopher C., Anthony N. Pettitt et Roy A. McCutchan. « Exact and Approximate Bayesian Inference for Low Integer-Valued Time Series Models with Intractable Likelihoods ». Bayesian Analysis 11, no 2 (juin 2016) : 325–52. http://dx.doi.org/10.1214/15-ba950.
Texte intégralFeldman, A., G. Provan et A. Van Gemund. « Approximate Model-Based Diagnosis Using Greedy Stochastic Search ». Journal of Artificial Intelligence Research 38 (27 juillet 2010) : 371–413. http://dx.doi.org/10.1613/jair.3025.
Texte intégralTaghipour, N., D. Fierens, J. Davis et H. Blockeel. « Lifted Variable Elimination : Decoupling the Operators from the Constraint Language ». Journal of Artificial Intelligence Research 47 (8 juillet 2013) : 393–439. http://dx.doi.org/10.1613/jair.3793.
Texte intégralvan Lieshout, M. N. M., et E. W. van Zwet. « Exact sampling from conditional Boolean models with applications to maximum likelihood inference ». Advances in Applied Probability 33, no 2 (juin 2001) : 339–53. http://dx.doi.org/10.1017/s000186780001082x.
Texte intégralAlnosaier, Waseem. « Comparisons of the Satterthwaite Approaches for Fixed Effects in Linear Mixed Models ». International Journal of Statistics and Probability 13, no 1 (28 février 2024) : 22. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v13n1p22.
Texte intégralMasegosa, Andrés R., Rafael Cabañas, Helge Langseth, Thomas D. Nielsen et Antonio Salmerón. « Probabilistic Models with Deep Neural Networks ». Entropy 23, no 1 (18 janvier 2021) : 117. http://dx.doi.org/10.3390/e23010117.
Texte intégralAlahmadi, Amani A., Jennifer A. Flegg, Davis G. Cochrane, Christopher C. Drovandi et Jonathan M. Keith. « A comparison of approximate versus exact techniques for Bayesian parameter inference in nonlinear ordinary differential equation models ». Royal Society Open Science 7, no 3 (mars 2020) : 191315. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.191315.
Texte intégralSeo, Jung-In, Jae-Woo Jeon et Suk-Bok Kang. « Exact Interval Inference for the Two-Parameter Rayleigh Distribution Based on the Upper Record Values ». Journal of Probability and Statistics 2016 (2016) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2016/8246390.
Texte intégralVolaufová, Júlia, et Viktor Witkovský. « On exact inference in linear models with two variance-covariance components ». Tatra Mountains Mathematical Publications 51, no 1 (1 novembre 2012) : 173–81. http://dx.doi.org/10.2478/v10127-012-0017-9.
Texte intégralGHAHRAMANI, ZOUBIN. « AN INTRODUCTION TO HIDDEN MARKOV MODELS AND BAYESIAN NETWORKS ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 15, no 01 (février 2001) : 9–42. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001401000836.
Texte intégralFriston, Karl J., Lancelot Da Costa et Thomas Parr. « Some Interesting Observations on the Free Energy Principle ». Entropy 23, no 8 (19 août 2021) : 1076. http://dx.doi.org/10.3390/e23081076.
Texte intégralUllah, Insha, Sudhir Paul, Zhenjie Hong et You-Gan Wang. « Significance tests for analyzing gene expression data with small sample sizes ». Bioinformatics 35, no 20 (15 mars 2019) : 3996–4003. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz189.
Texte intégralHuang, Kai, et Jie Mi. « Inference about Weibull Distribution Using Upper Record Values ». International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 22, no 04 (août 2015) : 1550016. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539315500163.
Texte intégralJaakkola, T. S., et M. I. Jordan. « Variational Probabilistic Inference and the QMR-DT Network ». Journal of Artificial Intelligence Research 10 (1 mai 1999) : 291–322. http://dx.doi.org/10.1613/jair.583.
Texte intégralJiao, Jiajia. « HEAP : A Holistic Error Assessment Framework for Multiple Approximations Using Probabilistic Graphical Models ». Electronics 9, no 2 (22 février 2020) : 373. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9020373.
Texte intégralMiller, David J., et Lian Yan. « Approximate Maximum Entropy Joint Feature Inference Consistent with Arbitrary Lower-Order Probability Constraints : Application to Statistical Classification ». Neural Computation 12, no 9 (1 septembre 2000) : 2175–207. http://dx.doi.org/10.1162/089976600300015105.
Texte intégralLin, Peng, Martin Neil et Norman Fenton. « Improved High Dimensional Discrete Bayesian Network Inference using Triplet Region Construction ». Journal of Artificial Intelligence Research 69 (27 septembre 2020) : 231–95. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12198.
Texte intégralMozer, Reagan, Luke Miratrix, Aaron Russell Kaufman et L. Jason Anastasopoulos. « Matching with Text Data : An Experimental Evaluation of Methods for Matching Documents and of Measuring Match Quality ». Political Analysis 28, no 4 (17 mars 2020) : 445–68. http://dx.doi.org/10.1017/pan.2020.1.
Texte intégralZhu, Jianping, Hua Xin, Chenlu Zheng et Tzong-Ru Tsai. « Inference for the Process Performance Index of Products on the Basis of Power-Normal Distribution ». Mathematics 10, no 1 (23 décembre 2021) : 35. http://dx.doi.org/10.3390/math10010035.
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