Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | North, Joshua S., Risser, Mark D., Breidt, F. Jay |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2307.13627 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Spatial scale-aware tail dependence modeling for high-dimensional spatial extremes
par: Shi, Muyang, et autres
Publié: (2024)
par: Shi, Muyang, et autres
Publié: (2024)
Data-driven upper bounds and event attribution for unprecedented heatwaves
par: Risser, Mark D., et autres
Publié: (2024)
par: Risser, Mark D., et autres
Publié: (2024)
Wasserstein complexity penalization priors: a new class of penalizing complexity priors
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2023)
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2023)
On multipolar magnetic anomaly detection: multipolar signal subspaces, an analytical orthonormal basis, multipolar truncature and detection performance
par: Chenevas-Paule, Clément, et autres
Publié: (2025)
par: Chenevas-Paule, Clément, et autres
Publié: (2025)
A class of priors to perform asymmetric Bayesian wavelet shrinkage
par: Sousa, Alex Rodrigo dos Santos
Publié: (2024)
par: Sousa, Alex Rodrigo dos Santos
Publié: (2024)
Logistic regression models: practical induced prior specification
par: Newman, Ken B., et autres
Publié: (2025)
par: Newman, Ken B., et autres
Publié: (2025)
Compactly-supported nonstationary kernels for computing exact Gaussian processes on big data
par: Risser, Mark D., et autres
Publié: (2024)
par: Risser, Mark D., et autres
Publié: (2024)
A Statistician's Overview of Physics-Informed Neural Networks for Spatio-Temporal Data
par: Wikle, Christopher K., et autres
Publié: (2025)
par: Wikle, Christopher K., et autres
Publié: (2025)
A class of modular and flexible covariate-based covariance functions for nonstationary spatial modeling
par: Blasi, Federico, et autres
Publié: (2024)
par: Blasi, Federico, et autres
Publié: (2024)
Wasserstein-type Gaussian Process Regressions for Input Measurement Uncertainty
par: Luo, Hengrui, et autres
Publié: (2026)
par: Luo, Hengrui, et autres
Publié: (2026)
Infinitely divisible priors for multivariate survival functions
par: Brück, Florian
Publié: (2025)
par: Brück, Florian
Publié: (2025)
A flexible class of latent variable models for the analysis of antibody response data
par: Giorgi, Emanuele, et autres
Publié: (2025)
par: Giorgi, Emanuele, et autres
Publié: (2025)
Evaluating the effect of different non-informative prior specifications on the Bayesian proportional odds model in randomised controlled trials: a simulation study
par: Selman, Chris J., et autres
Publié: (2025)
par: Selman, Chris J., et autres
Publié: (2025)
Bayesian calendar-time survival analysis with epidemic curve priors and variant-specific infection hazards
par: Dahl, Angela M, et autres
Publié: (2026)
par: Dahl, Angela M, et autres
Publié: (2026)
Testing for patterns and structures in covariance and correlation matrices
par: Sattler, Paavo, et autres
Publié: (2023)
par: Sattler, Paavo, et autres
Publié: (2023)
Effective and flexible depth-based inference for functional parameters
par: Yeon, Hyemin
Publié: (2026)
par: Yeon, Hyemin
Publié: (2026)
An objective non-local prior for skew-symmetric models
par: Rubio, F. J.
Publié: (2026)
par: Rubio, F. J.
Publié: (2026)
A flexible and interpretable spatial covariance model for data on graphs
par: Christensen, Michael F., et autres
Publié: (2022)
par: Christensen, Michael F., et autres
Publié: (2022)
A Bayesian functional model with multilevel partition priors for group studies in neuroscience
par: Margaritella, Nicolò, et autres
Publié: (2023)
par: Margaritella, Nicolò, et autres
Publié: (2023)
Positive-definiteness in separable priors: effects on prior interpretability and inference
par: Carter, Jack Storror, et autres
Publié: (2026)
par: Carter, Jack Storror, et autres
Publié: (2026)
Explaining the unexplainable: leveraging extremal dependence to characterize the 2021 Pacific Northwest heatwave
par: Zhang, Likun, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Likun, et autres
Publié: (2023)
Homogeneity problem for basis expansion of functional data with applications to resistive memories
par: Aguilera, Ana M, et autres
Publié: (2024)
par: Aguilera, Ana M, et autres
Publié: (2024)
A general, flexible and harmonious framework to construct interpretable functions in regression analysis
par: Zhan, Tianyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhan, Tianyu, et autres
Publié: (2025)
Loss-based prior for tree topologies in BART models
par: Serafini, F., et autres
Publié: (2024)
par: Serafini, F., et autres
Publié: (2024)
Efficient spline orthogonal basis for representation of density functions
par: Burkotová, Jana, et autres
Publié: (2024)
par: Burkotová, Jana, et autres
Publié: (2024)
Spike-and-slab shrinkage priors for structurally sparse Bayesian neural networks
par: Jantre, Sanket, et autres
Publié: (2023)
par: Jantre, Sanket, et autres
Publié: (2023)
Using prior information to boost power in correlation structure support recovery
par: Ding, Ziyang, et autres
Publié: (2021)
par: Ding, Ziyang, et autres
Publié: (2021)
Bayesian regularization for flexible baseline hazard functions in Cox survival models
par: Lázaro, Elena, et autres
Publié: (2024)
par: Lázaro, Elena, et autres
Publié: (2024)
Prior distributions for structured semi-orthogonal matrices
par: Jauch, Michael, et autres
Publié: (2025)
par: Jauch, Michael, et autres
Publié: (2025)
Opaque prior distributions in Bayesian latent variable models
par: Merkle, Edgar C., et autres
Publié: (2023)
par: Merkle, Edgar C., et autres
Publié: (2023)
Profile monitoring of random functions with Gaussian process basis expansions
par: Iguchi, Takayuki, et autres
Publié: (2025)
par: Iguchi, Takayuki, et autres
Publié: (2025)
A new class of functional conditional autoregressive models
par: Kim, Sooran
Publié: (2026)
par: Kim, Sooran
Publié: (2026)
Translating predictive distributions into informative priors
par: Manderson, Andrew A., et autres
Publié: (2023)
par: Manderson, Andrew A., et autres
Publié: (2023)
A basket trial design based on power priors
par: Baumann, Lukas, et autres
Publié: (2023)
par: Baumann, Lukas, et autres
Publié: (2023)
Mixture priors for replication studies
par: Macrì-Demartino, Roberto, et autres
Publié: (2024)
par: Macrì-Demartino, Roberto, et autres
Publié: (2024)
A parameterization of anisotropic Gaussian fields with penalized complexity priors
par: Llamazares-Elias, Liam, et autres
Publié: (2024)
par: Llamazares-Elias, Liam, et autres
Publié: (2024)
Wavelet shrinkage based on the raised cosine prior
par: Reina, Juliana Marchesi, et autres
Publié: (2025)
par: Reina, Juliana Marchesi, et autres
Publié: (2025)
Sparsifying transform priors in Gaussian graphical models
par: Gehrmann, Marcus, et autres
Publié: (2026)
par: Gehrmann, Marcus, et autres
Publié: (2026)
On a wider class of prior distributions for graphical models
par: Natarajan, Abhinav, et autres
Publié: (2022)
par: Natarajan, Abhinav, et autres
Publié: (2022)
Multi-class classification of biomechanical data: A functional LDA approach based on multi-class penalized functional PLS
par: Aguilera-Morillo, M Carmen, et autres
Publié: (2024)
par: Aguilera-Morillo, M Carmen, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Spatial scale-aware tail dependence modeling for high-dimensional spatial extremes
par: Shi, Muyang, et autres
Publié: (2024) -
Data-driven upper bounds and event attribution for unprecedented heatwaves
par: Risser, Mark D., et autres
Publié: (2024) -
Wasserstein complexity penalization priors: a new class of penalizing complexity priors
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2023) -
On multipolar magnetic anomaly detection: multipolar signal subspaces, an analytical orthonormal basis, multipolar truncature and detection performance
par: Chenevas-Paule, Clément, et autres
Publié: (2025) -
A class of priors to perform asymmetric Bayesian wavelet shrinkage
par: Sousa, Alex Rodrigo dos Santos
Publié: (2024)