Buchumschlag

A Structure-Preserving Assessment of VBPBB for Time Series Imputation Under Periodic Trends, Noise, and Missingness Mechanisms

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ahmad, Asmaa, Rose, Eric J, Roy, Michael, Valachovic, Edward
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Periodicity in New York State COVID-19 Hospitalizations Leveraged from the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap
von: Ahmad, Asmaa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Data Completeness in Time Series: Imputation Strategies for Missing Data Using Significant Periodically Correlated Components
von: Ahmad, Asmaa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Variable Multiple Bandpass Periodic Block Bootstrap for Time Series with Multiple Periodic Correlations
von: Valachovic, Edward
Veröffentlicht: (2025)

A Kolmogorov-Zurbenko Fourier Transform Band-pass Filter Extension for Time Series Analysis
von: Valachovic, Edward
Veröffentlicht: (2025)

Seasonal and Periodic Patterns of PM2.5 in Manhattan using the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap
von: Sun, Yanan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Seasonal and periodic patterns of ischemic heart disease in New York using the Variable Multiple Bandpass Periodic Block Bootstrap
von: Chen, Yineng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Parametric Estimation of Multiple Periodic Components in Turkey's Electricity Consumption
von: Yao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Coastal Water Levels in the Context of Climate Change Using Kolmogorov-Zurbenko Time Series Analysis Methods
von: Loneck, Barry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Seasonal and Periodic Patterns in US COVID-19 Mortality using the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap
von: Valachovic, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Extension of the Iterated Moving Average
von: Valachovic, Edward
Veröffentlicht: (2025)

Periodicity in New York State COVID‐19 Hospitalizations Leveraged From the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap
von: Asmaa Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Theoretical and Practical Limits of Signal Strength Estimate Precision for Kolmogorov-Zurbenko Periodograms with Dynamic Smoothing
von: Loneck, Barry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theoretical and Practical Limits of Kolmogorov-Zurbenko Periodograms with Dynamic Smoothing in Estimating Signal Frequencies
von: Loneck, Barry, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Spherically Embedded Time Series with Unknown Trend and Periodic Components
von: Xu, Jiazhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Periodically Correlated Time Series and the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap
von: Valachovic, Edward
Veröffentlicht: (2024)

The Variable Multiple Bandpass Periodic Block Bootstrap for Time Series With Multiple Periodic Correlations
von: Edward Valachovic
Veröffentlicht: (2025)

Prediction with Missing Data: Target Probabilities and Missingness Mechanisms
von: Catoire, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multivariate Time Series Data Imputation via Distributionally Robust Regularization
von: Liao, Che-Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Graphical High-Dimensional Time Series Models for Detecting Structural Changes
von: Ghosh, Shuvrarghya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiple Imputation of Hierarchical Nonlinear Time Series Data with an Application to School Enrollment Data
von: Liu, Daphne H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Nonstationarity in Time Series: A Deterministic Trend Perspective
von: Abdikhadir, Zhandos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrated Analysis for Electronic Health Records with Structured and Sporadic Missingness
von: Tan, Jianbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Copula Conformal Prediction for Multi-step Time Series Forecasting
von: Sun, Sophia, et al.
Veröffentlicht: (2022)

SHARELIFE Imputations
von: De Luca, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

"Robust-squared" Imputation Models Using BART
von: Tan, Yaoyuan V., et al.
Veröffentlicht: (2018)

A New Perspective to Fish Trajectory Imputation: A Methodology for Spatiotemporal Modeling of Acoustically Tagged Fish Data
von: Ahmadian, Mahshid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Practical Guide to Modern Imputation
von: Näf, Jeffrey
Veröffentlicht: (2026)

anomaly : Detection of Anomalous Structure in Time Series Data
von: Fisch, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Robust Causal Inference for EHR-based Studies of Point Exposures with Missingness in Eligibility Criteria
von: Benz, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Filling the Gaps: A Multiple Imputation Approach to Estimating Aging Curves in Baseball
von: Nguyen, Quang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Estimation and Inference for Win Measures with Multiple Ordinal Endpoints Subject to Missingness
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time Series Analysis in American Stock Market Recovering in Post COVID-19 Pandemic Period
von: Fu, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Imputation of Nonignorable Missing Data in Surveys Using Auxiliary Margins Via Hot Deck and Sequential Imputation
von: Yang, Yanjiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Study of Imputation Methods for Multivariate Ordinal Data
von: Wongkamthong, Chayut, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Assessing Bias in the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap Method
von: Sun, Yanan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Expert-Guided Class-Conditional Goodness-of-Fit Scores for Interpretable Classification with Informative Missingness: An Application to Seismic Monitoring
von: Cohen, Shahar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sequential Hierarchical Regression Imputation with Variable Selection Routines
von: Li, Qiushuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiple Imputation for Small, Extremely High Efficacy Clinical Trials with Binary Endpoints
von: Tan, Yaoyuan Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Role of Congeniality in Multiple Imputation for Doubly Robust Causal Estimation
von: McGowan, Lucy D'Agostino
Veröffentlicht: (2025)

Index Date Imputation For Survival Outcomes for Externally Controlled Trials
von: Coent, Q. Le, et al.
Veröffentlicht: (2025)