Semiparametric, parametric, and possibly sparse models for multivariate long-range dependence
Semiparametric, parametric, and possibly sparse models for multivariate long-range dependence
复制标题
用于多元远程依赖性的半参数、参数和可能的稀疏模型
DOI：
10.1117/12.2275101
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Baek, Changryong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pipiras, Vladas;Kechagias, Stefanos;Baek, Changryong
讨论了多元长程依赖性 (MLRD) 的几种可用公式、参数模型和稀疏设置。此外，在任何维度上引入了用于 MLRD 一般公式的新参数可识别模型，并且确定了 MLRD 建模中潜在兴趣的另一种稀疏设置。还回顾了 MLRD 的估计方法，包括一些最新进展和有关高维和稀疏设置估计的开放问题。
Several available formulations, parametric models and sparsity settings for multivariate long-range dependence (MLRD) are discussed. Furthermore, a new parametric identifiable model for a general formulation of MLRD is introduced in any dimension, and another sparsity setting is identified of potential interest in MLRD modeling. Estimation approaches for MLRD are also reviewed, including some recent progress and open questions about estimation in higher dimensions and sparse settings.
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通讯作者：
Tibshirani, Robert J.
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通讯作者：
Pipiras, Vladas
DOI：
10.1007/978-3-642-35512-7
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期刊：
--
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
J. Beran;Yuanhua Feng;Sucharita Ghosh;Rafal Kulik
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DOI：
--
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Christian Kascha