Flexible Modeling of Nonstationary Extremal Dependence using Spatially-Fused LASSO and Ridge Penalties
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shao, Xuanjie, Hazra, Arnab, Richards, Jordan, Huser, Raphaël |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Modeling Nonstationary Extremal Dependence via Deep Spatial Deformations
di: Shao, Xuanjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shao, Xuanjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Modeling of Spatial Extremes over Large Geographical Domains
di: Hazra, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Hazra, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2021)
Extreme quantile regression with deep learning
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via partially-interpretable neural networks
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2022)
deepspat: An R package for modeling nonstationary spatial and spatio-temporal Gaussian and extremes data through deep deformations
di: Vu, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vu, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks
di: Sainsbury-Dale, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sainsbury-Dale, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2023)
Spectral Extremal Connectivity of Two-State Seizure Brain Waves
di: Talento, Mara Sherlin D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Talento, Mara Sherlin D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Separation-based causal discovery for extremes
di: Jiang, Junshu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Junshu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative modelling of multivariate geometric extremes using normalising flows
di: De Monte, Lambert, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: De Monte, Lambert, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Wave Direction Data Modeling Using Wrapped Spatial Gaussian Markov Random Fields
di: Hazra, Arnab
Pubblicazione: (2026)
di: Hazra, Arnab
Pubblicazione: (2026)
Neural Bayes estimators for censored inference with peaks-over-threshold models
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Comparison of the LASSO and Integrative LASSO with Penalty Factors (IPF-LASSO) methods for multi-omics data: Variable selection with Type I error control
di: Castel, Charlotte, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Castel, Charlotte, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimum Density Power Divergence Estimation for the Generalized Exponential Distribution
di: Hazra, Arnab
Pubblicazione: (2022)
di: Hazra, Arnab
Pubblicazione: (2022)
Causal Spatial Quantile Regression
di: Gong, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Modern extreme value statistics for Utopian extremes
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Modeling Extremal Streamflow using Deep Learning Approximations and a Flexible Spatial Process
di: Majumder, Reetam, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Majumder, Reetam, et al.
Pubblicazione: (2022)
Modeling of spatial extremes in environmental data science: Time to move away from max-stable processes
di: Huser, Raphaël, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huser, Raphaël, et al.
Pubblicazione: (2024)
Canonical Tail Dependence for Soft Extremal Clustering of Multichannel Brain Signals
di: Talento, Mara Sherlin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Talento, Mara Sherlin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimating Causal Attribution of Anthropogenic Forcing on High-Temperature Extremes Using a Latent Gaussian Spatial Model
di: Giri, Ritik Roshan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Giri, Ritik Roshan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nonstationary Spatial Process Models with Spatially Varying Covariance Kernels
di: Coube-Sisqueille, Sébastien, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Coube-Sisqueille, Sébastien, et al.
Pubblicazione: (2022)
Neural Conditional Simulation for Complex Spatial Processes
di: Walchessen, Julia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Walchessen, Julia, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Alternating Direction Method of Multipliers Algorithm for the Weighted Fused LASSO Signal Approximator
di: Dijkstra, Louis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dijkstra, Louis, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extremal Dependence Concepts
di: Puccetti, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2015)
di: Puccetti, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2015)
Statistics of extremes for natural hazards: landslides and earthquakes
di: Yadav, Rishikesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yadav, Rishikesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Measuring Information Transfer Between Nodes in a Brain Network through Spectral Transfer Entropy
di: Redondo, Paolo Victor, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Redondo, Paolo Victor, et al.
Pubblicazione: (2023)
Computationally Scalable Bayesian SPDE Modeling for Censored Spatial Responses
di: Sahoo, Indranil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sahoo, Indranil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fast spatial simulation of extreme high-resolution radar precipitation data using INLA
di: Vandeskog, Silius M., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Vandeskog, Silius M., et al.
Pubblicazione: (2023)
Achieving Fairness with a Simple Ridge Penalty
di: Scutari, Marco, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Scutari, Marco, et al.
Pubblicazione: (2021)
Modeling Large Nonstationary Spatial Data with the Full-Scale Basis Graphical Lasso
di: LeDuc, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: LeDuc, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regression modeling of multivariate precipitation extremes under regular variation
di: Yadav, Rishikesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yadav, Rishikesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Joint modeling of low and high extremes using a multivariate extended generalized Pareto distribution
di: Alotaibi, Noura, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alotaibi, Noura, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-parametric bulk and tail regression using spline-based neural networks
di: Majumder, Reetam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Majumder, Reetam, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Efficient Dual ADMM for Huber Regression with Fused Lasso Penalty
di: Shi, Mengjiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Mengjiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive sparsening and smoothing of the treatment model for longitudinal causal inference using outcome-adaptive LASSO and marginal fused LASSO
di: Schnitzer, Mireille E, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schnitzer, Mireille E, et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximate Bayesian inference for high-resolution spatial disaggregation using alternative data sources
di: Pakrashi, Anis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pakrashi, Anis, et al.
Pubblicazione: (2024)
Simulation-based inference via telescoping ratio estimation for trawl processes
di: Leonte, Dan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Leonte, Dan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting Covariate-Driven Spatial Deformation for Nonstationary Gaussian Processes
di: Gu, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gu, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Guidelines for LASSO and derivatives use under different dependence and scale structures
di: Freijeiro-González, Laura, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Freijeiro-González, Laura, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible and efficient emulation of spatial extremes processes via variational autoencoders
di: Zhang, Likun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Likun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Statistics of Extremes for Neuroscience
di: Redondo, Paolo V., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Redondo, Paolo V., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Modeling Nonstationary Extremal Dependence via Deep Spatial Deformations
di: Shao, Xuanjie, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Efficient Modeling of Spatial Extremes over Large Geographical Domains
di: Hazra, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Extreme quantile regression with deep learning
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via partially-interpretable neural networks
di: Richards, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2022) -
deepspat: An R package for modeling nonstationary spatial and spatio-temporal Gaussian and extremes data through deep deformations
di: Vu, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)