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Статті в журналах з теми "Estimation multiple de moyennes"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 26 жовтня 2024

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Galéa, G., and S. Canali. "Régionalisation des modules annuels et des régimes d'étiage du bassin hydrographique de la Moselle française : lien entre modèles régionaux." Revue des sciences de l'eau 18, no. 3 (April 12, 2005): 331–52. http://dx.doi.org/10.7202/705562ar.

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Анотація:
Les modélisations régionales proposées sur les modules annuels et les débits moyens d'étiage des sous-bassins de la Moselle française devraient contribuer à l'amélioration des connaissances sur le fonctionnement physique actuel des hydrosystèmes. Elles s'inscrivent dans le contexte des directives de la loi Pêche et de la loi sur l'Eau et plus récemment de la Directive Cadre Européenne. Quarante neuf sous-bassins répartis en trois jeux ont permis de caler et valider un modèle régional des modules annuels et un modèle régional d'étiage. Dans le cas du bassin hydrographique de la Moselle française une certaine dépendance existe entre modèles régionaux dont la loi statistique choisie est la loi de Weibull à 2 paramètres. Une pseudo-dépendance est observée entre la loi régionale des modules annuels et la loi régionale des débits moyens d'étiage pour les années moyennes à sèches. Cette propriété va permettre en particulier l'usage d'une procédure simplifiée commune, établie à partir de la connaissance de jaugeages épisodiques d'étiage, pour l'estimation des descripteurs de débit d'un sous-bassin non observé : le module médian /qa et le débit quotidien minimal médian /vcnd=1. Pour le modèle régional d'étiage un deuxième descripteur local est nécessaire. Il s'agit d'un temps caractéristique d'étiage du sous-bassin ∆e (j) permettant de généraliser le modèle à toute durée d. Le concept débit-durée-fréquence QdF appliqué aux étiages exploite la convergence observée des distributions de différentes durées d et est indépendant de la loi fréquentielle choisie. Le caractère opérationnel de ces modélisations régionales dépend essentiellement de la précision d'estimation des descripteurs de débit du sous-bassin étudié /qa, pour les modules annuels et /vcnd=1 pour les étiages. Ces descripteurs de débit ont été estimés selon deux approches : l'approche classique par régression multiple et selon une approche simple de recherche d'un coefficient de tendance k entre jaugeages épisodiques d'étiage concomitants au sous-bassin étudié (pas ou peu d'observations) et au sous-bassin de référence (chronique de débit continue). Pour cela, un choix de cinq jaugeages d'étiage par an sur les douze dernières années en moyenne a été fait. Le descripteur de débit du sous-bassin étudié est ensuite déduit du produit de k par le descripteur de débit du sous-bassin de référence. Pour /vcnd=1, sb. étudié nous observons dans la majorité des cas une nette amélioration de l'estimation obtenue par régression, notamment une forte réduction des écarts les plus importants. Une similitude des classes de superficie entre sous-bassin étudié et sous-bassin de référence n'est pas exigée. La proximité géographique des sous-bassins semble donner de meilleurs résultats. En ce qui concerne le module médian /qasb. étudié, son estimation par régression multiple est assez performante. Parallèlement à cela, le coefficient k de tendance permet, de même que pour, une estimation cohérente de /qasb. étudié. Ce résultat un peu inattendu laisse supposer que la pseudo-dépendance observée entre modèles régionaux a bien une réalité physique. Nous avons insisté sur cette démarche "de régionalisation" nécessitant un faible investissement en mesures de débit des sous-bassins non observés par rapport au réseau national de suivi hydrométrique. Elle se présente à notre avis comme une alternative (ou complémentarité) intéressante aux méthodes de régionalisation à bases géostatistiques : telles que l'identification du voisinage hydrologique homogène du sous-bassin étudié ou encore la prise en compte de l'effet structurant du réseau hydrographique dans la cartographie du descripteur de débit. L'ensemble des connaissances relative à cette recherche est repris dans un Système d'Information Géographique pour répondre éventuellement à la demande.
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Turbillon, Céline, Denis Bosq, Jean-Marie Marion, and Besnik Pumo. "Estimation du paramètre des moyennes mobiles hilbertiennes." Comptes Rendus Mathematique 346, no. 5-6 (March 2008): 347–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2008.01.008.

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Ferrieux, Dominique. "Estimation à noyau de densités moyennes de mesures aléatoires associées." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 326, no. 9 (May 1998): 1131–34. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(98)80075-x.

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BENALAYA, A., H. SEBEI, F. DE TROCH, P. TROCH, and N. ENNABLI. "Estimation des périodicités et de la tendance des températures moyennes mensuelles en Tunisie." Hydrological Sciences Journal 39, no. 6 (December 1994): 593–603. http://dx.doi.org/10.1080/02626669409492782.

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Assayag, Jackie. "En quête de classe moyenne en inde. Grandeur, recomposition, forfaiture." Annales. Histoire, Sciences Sociales 55, no. 6 (December 2000): 1229–53. http://dx.doi.org/10.3406/ahess.2000.279913.

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Анотація:
RésuméAprès un siècle d'études, il subsiste une zone en friche dans le champ des sciences sociales de l'Asie du Sud : celle de la ou des classes moyennes. Se posent non seulement les questions de son estimation numérique et de sa recomposition depuis cent cinquante ans, mais aussi celle de sa forfaiture puisque d'aucuns la considèrent comme responsable de la fabrication de la démocratie la plus inégalitaire dans le monde. Ces questions sont abordées à partir de réflexions sociologiques, historiques et épistémologiques.
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Lantri, Fodhil, Nour El Islam Bachari, and Ahmed Hafid Belbachir. "Estimation et cartographie des différentes composantes de rayonnement solaire au sol à partir des données météorologiques." Journal of Renewable Energies 20, no. 1 (October 12, 2023): 111–30. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i1.614.

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Анотація:
L’extraction des différentes composantes de la radiation solaire à partir des données météorologiques dépend étroitement de la connaissance exacte des coordonnées géographiques (latitude, longitude, altitude, etc.) de la position correspondante au pixel donné et les valeurs des variables météorologiques dont (la visibilité, la pression, l’humidité relative…) selon le modèle utilisé. En premier lieu, pour calculer les valeurs de radiation solaire dans une point (x, y), nous affectons les valeurs des variables météorologiques acquises par la plus proche station (latitude, longitude) et ensuite on a coloré le pixel (x, y) selon la valeur calculée. L’étude comparative entre les radiations calculées à partir des données météorologiques et les radiations mesurées au sol pour la station d’Oran (35°24, -0°36) donne les valeurs statistiques moyennes suivantes: ; ; , r=0.98 pour le global, , , , r=0.95 pour le direct et , , , r=0.83 pour le diffus.
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Cherkassky, V., and Y. Ma. "Multiple Model Regression Estimation." IEEE Transactions on Neural Networks 16, no. 4 (July 2005): 785–98. http://dx.doi.org/10.1109/tnn.2005.849836.

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George, Edward I. "Minimax Multiple Shrinkage Estimation." Annals of Statistics 14, no. 1 (March 1986): 188–205. http://dx.doi.org/10.1214/aos/1176349849.

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Bich, Walter. "Estimation in multiple measurements." Accreditation and Quality Assurance 14, no. 7 (May 26, 2009): 389–92. http://dx.doi.org/10.1007/s00769-009-0537-4.

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Garba, Issa, Zakari Seybou Abdourahamane, Abdou Amadou Sanoussi, and Illa Salifou. "Optimisation de l'Evaluation de la Biomasse Fourragère en Zone Sahélienne Grâce à l’Utilisation de la Méthode de Régression Linéaire Multiple en Conjonction Avec la Stratification." European Scientific Journal, ESJ 19, no. 33 (November 30, 2023): 52. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2023.v19n33p52.

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Анотація:
L'objectif de cette étude, conduite dans la zone pastorale du Niger, est d'optimiser l'estimation de la biomasse fourragère à l'échelle des faciès avec la méthode de Régression Linéaire Multiple (RLM). Les données utilisées englobent les mesures in situ de la masse herbacée entre 2001 et 2012, des données pluviométriques de station, les variables agrométéorologiques dérivées des données météorologiques de « l'European Centre for Medium-Range Weather Forecasts » (ECMWF) traitées via AgroMetShell (AMS), les images satellitaires NDVI de SPOT VEGETATION traitées avec le programme « Vegetation Analysis in Space and Time » (VAST) pour obtenir des variables biophysiques à partir des séries annuelles de NDVI décadaires, et les données de pluies estimées RFE provenant du « Famine Early Warning Systems NETwork » (FEWSNET). Les strates ont été identifiées sur la base de la carte des sols de la FAO, la couche des écorégions et les zones bioclimatiques du pays. Le modèle a été développé en utilisant la méthode de la RLM avec une approche ascendante de sélection de variables basée sur le coefficient de détermination (R²) ajusté et la racine de l'erreur quadratique moyenne (RMSE). Pour évaluer la robustesse du modèle, la validation croisée « leave one out – cross validation » (LOO-CV) a été employé pour calculer les R² de validation et effectué un diagnostic systématique des résidus afin de mieux caractériser le modèle. À l'échelle de l'ensemble de la zone d'étude (échelle globale), le RLM a produit un R² ajusté de 0,69 et un RMSE de 282 kg MS.ha-1, avec seulement une légère différence de 2,72 kg MS.ha-1 entre le RMSE de la calibration et celui de la validation. La stratification a amélioré la performance des modèles, avec des résultats prometteurs. Les modèles basés sur les types de sols FAO ont montré des R² élevés pour Ge5-1a, Qc1, Qc7-1a, Ql1-1a et Re35-a. Les écorégions telles que l'Azaouak, le Manga1 et le Manga2 ont également obtenu de bons résultats. Les paramètres des modèles par faciès ont été encore plus prometteurs, avec des R² allant de 0,77 à 0,93. Ces travaux auront un impact significatif en améliorant la qualité des informations utilisées pour planifier les initiatives de développement visant à protéger la société nigérienne contre les crises pastorales. The aim of this study, conducted in the pastoral zone of Niger, was to optimize the estimation of forage biomass at the scale of the different facies using Multiple Linear Regression (MLR) method. The data used include field measurements of herbaceous mass between 2001 and 2012, station rainfall data, agrometeorological variables derived from meteorological data of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) processed via AgroMetShell (AMS), SPOT VEGETATION NDVI satellite images processed with the Vegetation Analysis in Space and Time (VAST) program to obtain biophysical variables from annual decadal NDVI series, and estimated RFE rainfall data from the US Famine Early Warning Systems NETwork (FEWSNET) to calculate annual rainfall totals. We identified strata based on the FAO soil map, the ecoregion layer and the country's bioclimatic zones. The model was developed using MLR with a bottom-up variable selection approach based on adjusted R² and root mean square error (RMSE). To assess the model's robustness, we used leave-one-out cross validation (LOO-CV) to calculate the validation R², and carried out systematic residual diagnostics to better characterize the model. At the scale of the entire study area (global scale), the MLR produced an adjusted R² of 0.69 and an RMSE of 282 kg MS.ha-1, with only a slight difference of 2.72 kg MS.ha-1 between the calibration and validation RMSE. Stratification improved model performance, with promising results. Models based on FAO soil types showed high R²s for Ge5-1a, Qc1, Qc7-1a, Ql1-1a and Re35-a. Ecoregions such as Azaouak, Manga1 and Manga2 also performed well. Model parameters by facies were even more promising, with R² ranging from 0.77 to 0.93. This work will have a significant impact in improving the quality of information used to plan development initiatives for protecting Nigerian society from pastoral crises.
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Jóhannsson, Óli D., and Thomas Mejer Hansen. "Estimation using multiple-point statistics." Computers & Geosciences 156 (November 2021): 104894. http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104894.

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Lohr, Sharon, and J. N. K. Rao. "Estimation in Multiple-Frame Surveys." Journal of the American Statistical Association 101, no. 475 (September 2006): 1019–30. http://dx.doi.org/10.1198/016214506000000195.

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Clancy, E. A., and N. Hogan. "Multiple site electromyograph amplitude estimation." IEEE Transactions on Biomedical Engineering 42, no. 2 (1995): 203–11. http://dx.doi.org/10.1109/10.341833.

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Zhu, Yunzhang, and Lexin Li. "Multiple matrix Gaussian graphs estimation." Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 80, no. 5 (June 14, 2018): 927–50. http://dx.doi.org/10.1111/rssb.12278.

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Gaafar, Wayne S., and W. Fred Ramirez. "Multiple time scale state estimation." Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development 24, no. 4 (October 1985): 1055–62. http://dx.doi.org/10.1021/i200031a027.

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Al-Matouq, Ali A., and Tyrone L. Vincent. "Multiple window moving horizon estimation." Automatica 53 (March 2015): 264–74. http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2014.12.002.

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Bucy, R. S. "Geometry and multiple direction estimation." Information Sciences 57-58 (September 1991): 145–58. http://dx.doi.org/10.1016/0020-0255(91)90074-5.

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Kędzior, Anna, and Konrad Kułakowski. "Multiple-Criteria Heuristic Rating Estimation." Mathematics 11, no. 13 (June 22, 2023): 2806. http://dx.doi.org/10.3390/math11132806.

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Анотація:
One of the most widespread multi-criteria decision-making methods is the Analytic Hierarchy Process (AHP). AHP successfully combines the pairwise comparisons method and the hierarchical approach. It allows the decision-maker to set priorities for all ranked alternatives. But what if, for some of them, their ranking value is known (e.g., it can be determined differently)? The Heuristic Rating Estimation (HRE) method proposed in 2014 tried to bring the answer to this question. However, the considerations were limited to a model only considering a few criteria. This work analyzes how HRE can be used as part of the AHP hierarchical framework. The theoretical considerations are accompanied by illustrative examples showing HRE as a multiple-criteria decision-making method.
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Huo, Feifei, and Emile A. Hendriks. "Multiple people tracking and pose estimation with occlusion estimation." Computer Vision and Image Understanding 116, no. 5 (May 2012): 634–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2011.12.006.

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Sauner-Leroy, Jacques Bernard. "Incertitude environnementale, aversion au risque du dirigeant et investissement productif des petites et moyennes entreprises." Revue internationale P.M.E. 12, no. 3 (February 16, 2012): 33–57. http://dx.doi.org/10.7202/1008658ar.

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Анотація:
Cet article a pour objet de tester empiriquement les liens entre le niveau d'investissement productif des PMI et le degré d’incertitude de leur environnement et d’aversion au risque de leur dirigeant. Cette analyse est effectuée à partir de données issues de l’enquête qualitative de la Banque de France menée en 1996 sur les comportements stratégiques de 1439 PMI de l’industrie manufacturière française. Quatre styles de management, correspondant à des niveaux d’incertitude et d’aversion au risque opposés, sont mis en évidence et associés à des taux d’investissement significativement différents. Le recours à une régression multiple permet ensuite de confirmer et d’affiner les résultats obtenus. Il en ressort notamment que les phénomènes combinés d’incertitude et d’aversion au risque apparaissent comme des déterminants pertinents de la décision d’investir. Les conclusions de cette étude indiquent que, nonobstant un nécessaire renforcement de leur structure financière, la stimulation de l’investissement des PMI passe par des actions de sensibilisation à l’importance du recueil et du traitement de l’information stratégique ainsi que par des incitations à l’accroissement de leurs efforts en matière de dépenses en recherche et développement.
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Segal, Yael, May Arama-Chayoth, and Joseph Keshet. "Pitch Estimation by Multiple Octave Decoders." IEEE Signal Processing Letters 28 (2021): 1610–14. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2021.3100812.

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Gerstoft, P., L. T. Rogers, W. S. Hodgkiss, and L. J. Wagner. "Refractivity estimation using multiple elevation angles." IEEE Journal of Oceanic Engineering 28, no. 3 (July 2003): 513–25. http://dx.doi.org/10.1109/joe.2003.816680.

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Al-Nasser, Amjad D. "Estimation Of Multiple Linear Functional Relationships." Journal of Modern Applied Statistical Methods 3, no. 1 (May 1, 2004): 215–20. http://dx.doi.org/10.22237/jmasm/1083370920.

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Lopes, Silvia. "Amplitude estimation in multiple frequency spectrum." Communications in Statistics - Theory and Methods 22, no. 10 (January 1993): 2955–67. http://dx.doi.org/10.1080/03610929308831195.

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Udrea, R. M., and N. Vizireanu. "Quantized multiple sinusoids signal estimation algorithm." Journal of Instrumentation 3, no. 02 (February 21, 2008): P02008. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/3/02/p02008.

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Preisig, James. "Frequency/wavenumber domain multiple channel estimation." Journal of the Acoustical Society of America 128, no. 4 (October 2010): 2353. http://dx.doi.org/10.1121/1.3508346.

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Ta-Hsin Li and B. Kedem. "Iterative filtering for multiple frequency estimation." IEEE Transactions on Signal Processing 42, no. 5 (May 1994): 1120–32. http://dx.doi.org/10.1109/78.295206.

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Riedel, K. S., and A. Sidorenko. "Minimum bias multiple taper spectral estimation." IEEE Transactions on Signal Processing 43, no. 1 (1995): 188–95. http://dx.doi.org/10.1109/78.365298.

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Gressard, Risa P., and Brenda H. Loyd. "Parameter Estimation Using Multiple Matrix Sampling." Journal of Experimental Education 59, no. 3 (April 1991): 277–85. http://dx.doi.org/10.1080/00220973.1991.10806567.

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Alkhairy, Samiya. "Modeling and estimation with multiple reflections." Journal of the Acoustical Society of America 148, no. 4 (October 2020): 2494. http://dx.doi.org/10.1121/1.5146912.

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Elvander, Filip, Johan Sward, and Andreas Jakobsson. "Online Estimation of Multiple Harmonic Signals." IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 25, no. 2 (February 2017): 273–84. http://dx.doi.org/10.1109/taslp.2016.2634118.

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Picone, Gabriel A., and J. S. Butler. "SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF MULTIPLE EQUATION MODELS." Econometric Theory 16, no. 4 (August 2000): 551–75. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600164047.

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Анотація:
This paper proposes a semiparametric estimator for multiple equations multiple index (MEMI) models. Examples of MEMI models include several sample selection models and the multinomial choice model. The proposed estimator minimizes the average distance between the dependent variable unconditional and conditional on an index. The estimator is √N-consistent and asymptotically normally distributed. The paper also provides a Monte Carlo experiment to evaluate the finite-sample performance of the estimator.
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Peng, Weishi, Yangwang Fang, XiaoJu Yong, and Fang Wang. "Measures for multiple-attribute estimation ranking." Optik 127, no. 20 (October 2016): 9479–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.07.033.

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Hua, Yingbo, and Tapan K. Sarkar. "Parameter estimation of multiple transient signals." Signal Processing 28, no. 1 (July 1992): 109–15. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(92)90068-8.

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Assa, Akbar, and Konstantinos N. Plataniotis. "Similarity-Based Multiple Model Adaptive Estimation." IEEE Access 6 (2018): 36632–44. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2853572.

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Guo, J., E. Levina, G. Michailidis, and J. Zhu. "Joint estimation of multiple graphical models." Biometrika 98, no. 1 (February 9, 2011): 1–15. http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asq060.

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Xiao-Rong Li and Y. Bar-Shalom. "Multiple-model estimation with variable structure." IEEE Transactions on Automatic Control 41, no. 4 (April 1996): 478–93. http://dx.doi.org/10.1109/9.489270.

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Hong, Chong-Sun, and Won-Yong Lee. "VaR Estimation with Multiple Copula Functions." Korean Journal of Applied Statistics 24, no. 5 (October 31, 2011): 809–20. http://dx.doi.org/10.5351/kjas.2011.24.5.809.

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Kulasekera, K. B., and Colin Gallagher. "VARIANCE ESTIMATION IN NONPARAMETRIC MULTIPLE REGRESSION." Communications in Statistics - Theory and Methods 31, no. 8 (July 31, 2002): 1373–83. http://dx.doi.org/10.1081/sta-120006074.

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Divos, F., and T. Tanaka. "Lumber Strength Estimation by Multiple Regression." Holzforschung 51, no. 5 (January 1997): 467–71. http://dx.doi.org/10.1515/hfsg.1997.51.5.467.

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Wang, Lei. "Multiple robustness estimation in causal inference." Communications in Statistics - Theory and Methods 48, no. 23 (December 4, 2018): 5701–18. http://dx.doi.org/10.1080/03610926.2018.1520881.

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Van der Auweraer, H., and J. Leuridan. "Multiple input orthogonal polynomial parameter estimation." Mechanical Systems and Signal Processing 1, no. 3 (July 1987): 259–72. http://dx.doi.org/10.1016/0888-3270(87)90103-8.

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Batet, Montserrat, David Sánchez, Aida Valls, and Karina Gibert. "Semantic similarity estimation from multiple ontologies." Applied Intelligence 38, no. 1 (May 26, 2012): 29–44. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-012-0355-y.

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Sun, Julian, and Gennady Samorodnitsky. "Multiple thresholds in extremal parameter estimation." Extremes 22, no. 2 (October 3, 2018): 317–41. http://dx.doi.org/10.1007/s10687-018-0337-5.

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