...
机译:为时空数据选择合适的线性共分区模型
Univ Salento, DSE Sect Math & Stat, Lecce, Italy;
Univ Salento, DSE Sect Math & Stat, Lecce, Italy;
Univ Salento, DSE Sect Math & Stat, Lecce, Italy;
Matrix-valued covariance function; Full symmetry; Non-separability; Simultaneous diagonalization;
机译:选择合适的线性核心化模型,用于时空数据
机译:多元网格数据的共区域化线性模型:共区域化多元CAR模型的一般框架
机译:多变量晶格数据核心型号的线性模型:核心化多元轿车模型的一般框架
机译:拟合多元时空线性共域模型的新方法
机译:大数据线性回归的基于信息的最优子数据选择算法和合适的变量选择算法。
机译:系统发育树是否适合生物活性数据集的化学基因组分析:共享活性化合物的重要性以及选择合适的数据嵌入方法(如激酶)
机译:具有异质硬质和软数据的地质统计模拟,而无需建模核心化的线性模型
机译:使用FOss的线性光谱混合模型的大陆时空数据分析。