Semiparametric modeling: Correcting low-dimensional model error in parametric models

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Semiparametric modeling: Correcting low-dimensional model error in parametric models

In this paper, a semiparametric modeling approach is introduced as a paradigm for addressing model error arising from unresolved physical phenomena. Our approach compensates for model error by learning an ancillary dynamical model for the unknown parameters. Practically, the proposed approach consists of the following steps. Given a physics-based model and a noisy data set of historical observa...

متن کامل

Ridge Stochastic Restricted Estimators in Semiparametric Linear Measurement Error Models

In this article we consider the stochastic restricted ridge estimation in semipara-metric linear models when the covariates are measured with additive errors. The development of penalized corrected likelihood method in such model is the basis for derivation of ridge estimates. The asymptotic normality of the resulting estimates are established. Also, necessary and sufficient condition...

متن کامل

Semiparametric Bayesian measurement error modeling

This work introduces a Bayesian semi-parametric approach for dealing with regression models where the covariate is measured with error. The main advantage of this extended Bayesian approach is the possibility of considering generalizations of the elliptical family of models by using Dirichlet process priors in the dependent and independent situations. Conditional posterior distributions are imp...

متن کامل

infinite dimensional garch models

مدلهای گارچ در فضاهای هیلبرت پایان نامه حاضر شامل دو بخش می باشد. در قسمت اول مدلهای اتورگرسیو تعمیم یافته مشروط به ناهمگنی واریانس در فضاهای هیلبرت را معرفی، مفاهیم ریاضی مورد نیاز در تحلیل این مدلها در دامنه زمان را مطرح کرده و آنها را مورد بررسی قرار می دهیم. بر اساس پیشرفتهایی که اخیرا در زمینه تئوری داده های تابعی و آماره های عملگری ایجاد شده است، فرآیندهایی که دارای مقادیر در فضاهای ...

15 صفحه اول

High - dimensional semiparametric bigraphical models

In multivariate analysis, a Gaussian bigraphical model is commonly used for modelling matrixvalued data. In this paper, we propose a semiparametric extension of the Gaussian bigraphical model, called the nonparanormal bigraphical model. A projected nonparametric rank-based regularization approach is employed to estimate sparse precision matrices and produce graphs under a penalized likelihood f...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Journal of Computational Physics

سال: 2016

ISSN: 0021-9991

DOI: 10.1016/j.jcp.2015.12.043