Littérature scientifique sur le sujet « Stime parametriche »
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Articles de revues sur le sujet "Stime parametriche"
Gabrielli, Laura, Aurora Greta Ruggeri et Massimiliano Scarpa. « Detecting information transparency in the italian real estate market : a machine learning approach [Identificare la trasparenza informativa nel mercato immobiliare italiano : un approccio machine learning] ». Valori e Valutazioni 31 (février 2023) : 33–47. http://dx.doi.org/10.48264/vvsiev-20223104.
Texte intégralRuvendi, Ramlan, et Ismulyana Djan. « FAKTOR DAYA TARIK STIE BINANIAGA DAN KINERJA PELAYANAN MENURUT PERSEPSI MAHASISWA ». Jurnal Ilmiah Binaniaga 1, no 02 (28 avril 2018) : 34. http://dx.doi.org/10.33062/jib.v1i02.155.
Texte intégralVanbrabant, Leonard, Rens Van de Schoot, Nancy Van Loey et Yves Rosseel. « A General Procedure for Testing Inequality Constrained Hypotheses in SEM ». Methodology 13, no 2 (avril 2017) : 61–70. http://dx.doi.org/10.1027/1614-2241/a000123.
Texte intégralBollino, Carlo Andrea, Gianfranco Di Vaio et Paolo Polinori. « Spillovers ed eterogeneitŕ spaziale nell'analisi dell'efficienza economica a livello comunale : un'applicazione per i comuni dell'Emilia Romagna ». RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO, no 3 (octobre 2012) : 13–37. http://dx.doi.org/10.3280/rest2012-003002.
Texte intégralVidoli, Francesco, et Rita Mileno. « Un confronto tra modelli DEA (Data Envelopment Analysis) e MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) nella stima dell'efficienza produttiva nel ervizio idrico integrato in Italia ». RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO, no 2 (juin 2010) : 5–37. http://dx.doi.org/10.3280/rest2010-002001.
Texte intégralLiu, Dong, Jesús Perez-Moreno, Peng Zhang, Ran Wang, Caspar C. C. Chater et Fuqiang Yu. « Distinct Compartmentalization of Microbial Community and Potential Metabolic Function in the Fruiting Body of Tricholoma matsutake ». Journal of Fungi 7, no 8 (22 juillet 2021) : 586. http://dx.doi.org/10.3390/jof7080586.
Texte intégralHanafi, Taufan. « The Testing of Belief-Adjustment Model and Framing Effect on Non-Professional Investor’s Investment Decision-Making ». Indonesian Accounting Review 7, no 1 (19 avril 2018) : 1. http://dx.doi.org/10.14414/tiar.v7i1.945.
Texte intégralGarde-Noguera, Javier, Eloisa Jantus-Lewintre, Sandra Gallach, Jose Vidal-Martinez, Ana Blasco, Jose Garcia Sanchez, Feiyu Zhang et al. « Soluble biomarker signature to predict outcome of patients with non-small-cell lung cancer (NSCLC) treated with anti-PD1/PDL1 monoclonal antibodies. » Journal of Clinical Oncology 37, no 15_suppl (20 mai 2019) : e20685-e20685. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e20685.
Texte intégralGil-Vila, A., G. Burcet, A. Anton-Vicente, D. Gonzalez-Sans, A. Nuñez-Conde, E. Trallero-Araguás, J. L. Reyes-Juárez, C. P. Simeón-Aznar et A. Selva-O’callaghan. « POS0886 COULD BE INTERSTITIAL MYOCARDITIS A FEATURE OF THE ANTISYNTHETASE SYNDROME ? » Annals of the Rheumatic Diseases 80, Suppl 1 (19 mai 2021) : 699.1–699. http://dx.doi.org/10.1136/annrheumdis-2021-eular.3696.
Texte intégralMahon, Francois-Xavier, An Tran-Duy, Raechelle G. Ocampo, David Ray, Estella Mendelson, Aby Buchbinder, Pascal Edrich, Sonya J. Snedecor et Giuseppe Saglio. « Increased Eligibility for Attempting Treatment-Free Remission (TFR) with Frontline Nilotinib (NIL) vs Imatinib (IM) in Patients with Philadelphia Chromosome-Positive (Ph+) Chronic Myeloid Leukemia (CML) : Results of a Stochastic Simulation Model ». Blood 126, no 23 (3 décembre 2015) : 5154. http://dx.doi.org/10.1182/blood.v126.23.5154.5154.
Texte intégralThèses sur le sujet "Stime parametriche"
Prando, Giulia. « Non-Parametric Bayesian Methods for Linear System Identification ». Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2017. http://hdl.handle.net/11577/3426195.
Texte intégralRecentemente, il problema di identificazione di sistemi lineari è stato risolto ricorrendo a metodi Bayesiani non-parametrici, che sfruttano di tecniche di Machine Learning ampiamente utilizzate, come la regressione gaussiana e la regolarizzazione basata su kernels. Seguendo il paradigma Bayesiano, queste procedure richiedono una distribuzione Gaussiana a-priori per la risposta impulsiva. Tale distribuzione viene definita in funzione di alcuni parametri (chiamati iper-parametri nell'ambito Bayesiano), che vengono stimati usando i dati a disposizione. Una volta che gli iper-parametri sono stati fissati, è possibile calcolare lo stimatore a minima varianza come il valore atteso della risposta impulsiva, condizionato rispetto alla distribuzione a posteriori. Assumendo che i dati di identificazione siano corrotti da rumore Gaussiano, tale stimatore coincide con la soluzione di un problema di stima regolarizzato, nel quale il termine di regolarizzazione è la norma l2 della risposta impulsiva, pesata dall'inverso della funzione di covarianza a priori (tale funzione viene anche detta "kernel" nella letteratura di Machine Learning). Recenti lavori hanno dimostrato come questi metodi Bayesiani possano contemporaneamente selezionare un modello ottimale e stimare la quantità sconosciuta. In tal modo sono in grado di superare uno dei principali problemi che affliggono le tecniche di identificazione parametrica, ovvero quella della selezione della complessità di modello. Considerando come benchmark le tecniche classiche di identificazione (ovvero i Metodi a Predizione d'Errore e gli algoritmi Subspace), questa tesi estende ed analizza alcuni aspetti chiave della procedura Bayesiana sopraccitata. In particolare, la tesi si sviluppa su quattro argomenti principali. 1. DESIGN DELLA DISTRIBUZIONE A PRIORI. Sfruttando la teoria delle distribuzioni a Massima Entropia, viene derivato un nuovo tipo di regolarizzazione l2 con l'obiettivo di penalizzare il rango della matrice di Hankel contenente i coefficienti di Markov. In tal modo è possibile controllare la complessità del modello stimato, misurata in termini del grado di McMillan. 2. CARATTERIZZAZIONE DELL'INCERTEZZA. Gli intervalli di confidenza costruiti dall'algoritmo di identificazione Bayesiana non-parametrica vengono analizzati e confrontati con quelli restituiti dai metodi parametrici a Predizione d'Errore. Convertendo quest'ultimi nelle loro approssimazioni campionarie, il confronto viene effettuato nello spazio a cui appartiene la risposta impulsiva. 3. STIMA ON-LINE. L'applicazione delle tecniche Bayesiane non-parametriche per l'identificazione dei sistemi viene estesa ad uno scenario on-line, in cui nuovi dati diventano disponibili ad intervalli di tempo prefissati. Vengono proposte due modifiche chiave della procedura standard off-line in modo da soddisfare i requisiti della stima real-time. Viene anche affrontata l'identificazione di sistemi tempo-varianti tramite l'introduzione, nel criterio di stima, di un fattore di dimenticanza, il quale e' in seguito trattato come un iper-parametro. 4. RIDUZIONE DEL MODELLO STIMATO. Le tecniche di identificazione Bayesiana non-parametrica restituiscono una stima della risposta impulsiva del sistema sconosciuto, ovvero un modello con un alto (verosimilmente infinito) grado di McMillan. Viene quindi proposta un'apposita procedura per ridurre tale modello ad un grado più basso, in modo che risulti più adatto per future applicazioni di controllo e filtraggio. Vengono inoltre confrontati diversi criteri per la selezione dell'ordine del modello ridotto.
Drudi, Cristian. « Stima non invasiva della portata media cardiaca attraverso misure sui gas respiratori ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18974/.
Texte intégralIngenito, Gaetano. « Studio di un metodo non invasivo per la stima della portata cardiaca da dati respiratori ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24522/.
Texte intégralGalli, Federico. « Studio di fattibilità, metaprogettazione e analisi del valore con il metodo SMART per il caso di studio dei padiglioni 29-30 della Fiera di Bologna ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/13987/.
Texte intégralCUCURNIA, ALESSANDRA. « Supporto alla gestione della componente economica nella progettazione preliminare delle strutture ospedaliere ». Doctoral thesis, 2000. http://hdl.handle.net/2158/794618.
Texte intégral