Buchumschlag

Increasing domain asymptotics for covariate-based nonparametric Bayesian intensity estimation with Gaussian and Besov-Laplace priors

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Dolmeta, Patric, Giordano, Matteo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Statistics Theory Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A nonparametric Bayesian analysis of independent and identically distributed observations of covariate-driven Poisson processes
von: Dolmeta, Patric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Besov-Laplace priors for spatially inhomogeneous binary classification
von: Dolmeta, Patric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gaussian Process Methods for Covariate-Based Intensity Estimation
von: Dolmeta, Patric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Bayesian approach with Gaussian priors to the inverse problem of source identification in elliptic PDEs
von: Giordano, Matteo
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian inference with Besov-Laplace priors for spatially inhomogeneous binary classification surfaces
von: Giordano, Matteo
Veröffentlicht: (2025)

Efficient nonparametric estimation of Toeplitz covariance matrices
von: Klockmann, Karolina, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Inference for Initial Heat States with Gaussian Series Priors
von: Giordano, Matteo
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian nonparametric modeling of latent partitions via Stirling-gamma priors
von: Zito, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Difference-based covariance matrix estimate in time series nonparametric regression with applications to specification tests
von: Bai, Lujia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On strong posterior contraction rates for Besov-Laplace priors in the white noise model
von: Dolera, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Random measure priors in Bayesian recovery from sketches
von: Beraha, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Nonparametric Bayesian intensity estimation for covariate-driven inhomogeneous point processes
von: Giordano, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sufficient digits and density estimation: A Bayesian nonparametric approach using generalized finite Pólya trees
von: Beraha, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian shrinkage priors subject to linear constraints
von: Ling, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gaussian credible intervals in Bayesian nonparametric estimation of the unseen
von: Contardi, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian nonparametric community detection in assortative stochastic block models
von: Amongero, Martina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Bayesian Infinitesimal Jackknife for Variance
von: Giordano, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identifiability of causal effects with non-Gaussianity and auxiliary covariates
von: Shuai, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal heteroskedasticity testing in nonparametric regression
von: Kotekal, Subhodh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Increasing dimension asymptotics for two-way crossed mixed effect models
von: Lyu, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial learning for nonparametric regression: Minimax rate and adaptive estimation
von: Peng, Jingfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Bayesian approach to learning mixtures of nonparametric components
von: Zhang, Yilei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gaussian dependence structure pairwise goodness-of-fit testing based on conditional covariance and the 20/60/20 rule
von: Woźny, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal covariance matrix estimation for high-dimensional noise in high-frequency data
von: Chang, Jinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Optimal rates for estimating the covariance kernel from synchronously sampled functional data
von: Berger, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Asymptotic theory for nonparametric testing of $k$-monotonicity in discrete distributions
von: Balabdaoui, Fadoua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A nonparametric test of spherical symmetry applicable to high dimensional data
von: Banerjee, Bilol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved confidence intervals for nonlinear mixed-effects and nonparametric regression models
von: Zheng, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regression adjustment in covariate-adaptive randomized experiments with missing covariates
von: Fu, Wanjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Maximum-likelihood estimation of the Matérn covariance structure of isotropic spatial random fields on finite, sampled grids
von: Simons, Frederik J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

An improved nonparametric test and sample size procedures for the randomized complete block designs
von: Jan, Show-Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Edgeworth corrections for the spiked eigenvalues of non-Gaussian sample covariance matrices with applications
von: Wei, Yashi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-dimensional Bayesian Tobit regression for censored response with Horseshoe prior
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2025)

A Bayesian decision-theoretic approach to sparse estimation
von: Li, Aihua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tweedie-based nonparametric estimation for semicontinuous mixed densities
von: Lyu, Guanjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable Bayesian inference for heat kernel Gaussian processes on manifolds
von: He, Junhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Confidence sequences with informative, bounded-influence priors
von: Cortinovis, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interaction tests with covariate-adaptive randomization
von: Zhang, Likun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Powerful rank verification for multivariate Gaussian data with any covariance structure
von: Sood, Anav
Veröffentlicht: (2025)

A Bayesian framework with adaptive elastic nets for the inference of Gaussian graphical models
von: Sogan, Roland B., et al.
Veröffentlicht: (2026)