نتایج جستجو برای: interval expectation

تعداد نتایج: 240040  

Journal: :Bernoulli 2021

We consider different types of predictive intervals and ask whether they are elicitable, that is, unique minimizers a loss or scoring function in expectation. The equal-tailed interval is with rich class suitable functions, though subject to translation invariance, positive homogeneity differentiability, the Winkler score becomes choice. modal also sole consistent function, up equivalence. Howe...

پایان نامه :وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه بیرجند - دانشکده علوم 1391

برش چینه شناسی مورد مطالعه در شمال روستای دهن رود و در فاصله 80 کیلومتری شمال غرب بیرجند واقع شده و 560 متر ضخامت دارد. این برش از لیتولوژی آهک، شیل، مارن، ماسه سنگ و کنگلومرا تشکیل شده است. با توجه به مطالعات فسیل شناسی 16 جنس و 27 گونه از فرامینیفر های بنتیک شامل: coskinolina sp., coskinolina cf. liburnica, coskinolina perpera, litunella aff. roberti, quinqueloculina spp., idalina singerica,...

2007
JIAN ZHANG

The Expectation Maximization (EM) algorithm [1, 2] is one of the most widely used algorithms in statistics. Suppose we are given some observed data X and a model family parametrized by θ, and would like to find the θ which maximizes p(X |θ), i.e. the maximum likelihood estimator. The basic idea of EM is actually quite simple: when direct maximization of p(X |θ) is complicated we can augment the...

2016
Petar Veličković

The Expectation Maximisation (EM) algorithm is a procedure that iteratively optimises parameters of a given model, to maximise the likelihood of observing a given (training) dataset. Assuming that our framework has unobserved data, X, observed data, Y , parameters Θ, and a likelihood function L(X,Y,Θ) = P(X,Y |Θ), we can derive the steps of the algorithm as follows: 1. Choose initial parameters...

2008
Robert L. Wolpert

Let μ and λ be two positive bounded measures on the same meaurable space (Ω,F). We call μ and λ equivalent, and write μ ≡ λ, if they have the same null sets— so, if they were probability measures, the notion of “a.s.” would be the same for both. More generally, we call λ absolutely continuous (AC) w.r.t. μ, and write λ μ, if μ(A) = 0 implies λ(A) = 0, i.e., if every μ-null set is also λ-null. W...

2006
Manish Bhardwaj Leon McCaughan Steven K. Korotky

In this paper we formulate an analytic framework for the restoration performance of path based restoration schemes in planar mesh networks. We analyze different switch architectures and signaling schemes and model their total restoration interval. We also evaluate the network global expectation value of the time to restore a demand as a function of network parameters. We analyze a wide range of...

2016
G. Aad B. Abbott O. Abdinov J. Abdallah B. Abeloos R. Aben M. Abolins O. S. AbouZeid N. L. Abraham H. Abramowicz H. Abreu R. Abreu Y. Abulaiti B. S. Acharya L. Adamczyk D. L. Adams J. Adelman S. Adomeit T. Adye A. A. Affolder T. Agatonovic-Jovin J. Agricola J. A. Aguilar-Saavedra S. P. Ahlen F. Ahmadov G. Aielli H. Akerstedt T. P. A. Åkesson A. V. Akimov G. L. Alberghi J. Albert S. Albrand M. J. Alconada Verzini M. Aleksa I. N. Aleksandrov C. Alexa G. Alexander T. Alexopoulos M. Alhroob G. Alimonti J. Alison S. P. Alkire B. M. M. Allbrooke B. W. Allen P. P. Allport A. Aloisio A. Alonso F. Alonso C. Alpigiani B. Alvarez Gonzalez D. Álvarez Piqueras M. G. Alviggi B. T. Amadio K. Amako Y. Amaral Coutinho C. Amelung D. Amidei S. P. Amor Dos Santos A. Amorim S. Amoroso N. Amram G. Amundsen C. Anastopoulos L. S. Ancu N. Andari T. Andeen C. F. Anders G. Anders J. K. Anders K. J. Anderson A. Andreazza V. Andrei S. Angelidakis I. Angelozzi P. Anger A. Angerami F. Anghinolfi A. V. Anisenkov N. Anjos A. Annovi M. Antonelli A. Antonov J. Antos F. Anulli M. Aoki L. Aperio Bella G. Arabidze Y. Arai J. P. Araque A. T. H. Arce F. A. Arduh J.-F. Arguin S. Argyropoulos M. Arik A. J. Armbruster L. J. Armitage O. Arnaez H. Arnold M. Arratia O. Arslan A. Artamonov G. Artoni S. Artz S. Asai N. Asbah A. Ashkenazi B. Åsman L. Asquith K. Assamagan R. Astalos M. Atkinson N. B. Atlay K. Augsten G. Avolio B. Axen M. K. Ayoub G. Azuelos M. A. Baak A. E. Baas M. J. Baca H. Bachacou K. Bachas M. Backes M. Backhaus P. Bagiacchi P. Bagnaia Y. Bai J. T. Baines O. K. Baker E. M. Baldin P. Balek T. Balestri F. Balli W. K. Balunas E. Banas Sw. Banerjee A. A. E. Bannoura L. Barak E. L. Barberio D. Barberis M. Barbero T. Barillari M. Barisonzi T. Barklow N. Barlow S. L. Barnes B. M. Barnett R. M. Barnett Z. Barnovska A. Baroncelli G. Barone A. J. Barr L. Barranco Navarro F. Barreiro J. Barreiro Guimarães da Costa R. Bartoldus A. E. Barton P. Bartos A. Basalaev A. Bassalat A. Basye R. L. Bates S. J. Batista J. R. Batley M. Battaglia M. Bauce F. Bauer H. S. Bawa J. B. Beacham M. D. Beattie T. Beau P. H. Beauchemin P. Bechtle H. P. Beck K. Becker M. Becker M. Beckingham C. Becot A. J. Beddall A. Beddall V. A. Bednyakov M. Bedognetti C. P. Bee L. J. Beemster T. A. Beermann M. Begel J. K. Behr C. Belanger-Champagne A. S. Bell W. H. Bell G. Bella L. Bellagamba A. Bellerive M. Bellomo K. Belotskiy O. Beltramello N. L. Belyaev O. Benary D. Benchekroun M. Bender K. Bendtz N. Benekos Y. Benhammou E. Benhar Noccioli J. Benitez J. A. Benitez Garcia D. P. Benjamin J. R. Bensinger S. Bentvelsen L. Beresford M. Beretta D. Berge E. Bergeaas Kuutmann N. Berger F. Berghaus J. Beringer S. Berlendis N. R. Bernard C. Bernius F. U. Bernlochner T. Berry P. Berta C. Bertella G. Bertoli F. Bertolucci I. A. Bertram C. Bertsche D. Bertsche G. J. Besjes O. Bessidskaia Bylund M. Bessner N. Besson C. Betancourt S. Bethke A. J. Bevan W. Bhimji R. M. Bianchi L. Bianchini M. Bianco O. Biebel D. Biedermann R. Bielski N. V. Biesuz M. Biglietti J. Bilbao De Mendizabal H. Bilokon M. Bindi S. Binet A. Bingul C. Bini S. Biondi D. M. Bjergaard C. W. Black J. E. Black K. M. Black D. Blackburn R. E. Blair J.-B. Blanchard J. E. Blanco T. Blazek I. Bloch C. Blocker W. Blum U. Blumenschein S. Blunier G. J. Bobbink V. S. Bobrovnikov S. S. Bocchetta A. Bocci C. Bock M. Boehler D. Boerner J. A. Bogaerts D. Bogavac A. G. Bogdanchikov C. Bohm V. Boisvert T. Bold V. Boldea A. S. Boldyrev M. Bomben M. Bona M. Boonekamp A. Borisov G. Borissov J. Bortfeldt D. Bortoletto V. Bortolotto K. Bos D. Boscherini M. Bosman J. D. Bossio Sola J. Boudreau J. Bouffard E. V. Bouhova-Thacker D. Boumediene C. Bourdarios S. K. Boutle A. Boveia J. Boyd I. R. Boyko J. Bracinik A. Brandt G. Brandt O. Brandt U. Bratzler B. Brau J. E. Brau H. M. Braun W. D. Breaden Madden K. Brendlinger A. J. Brennan L. Brenner R. Brenner S. Bressler T. M. Bristow D. Britton D. Britzger F. M. Brochu I. Brock R. Brock G. Brooijmans T. Brooks W. K. Brooks J. Brosamer E. Brost J. H Broughton P. A. Bruckman de Renstrom D. Bruncko R. Bruneliere A. Bruni G. Bruni B. H. Brunt M. Bruschi N. Bruscino P. Bryant L. Bryngemark T. Buanes Q. Buat P. Buchholz A. G. Buckley I. A. Budagov F. Buehrer M. K. Bugge O. Bulekov D. Bullock H. Burckhart S. Burdin C. D. Burgard B. Burghgrave K. Burka S. Burke I. Burmeister E. Busato D. Büscher V. Büscher P. Bussey J. M. Butler A. I. Butt C. M. Buttar J. M. Butterworth P. Butti W. Buttinger A. Buzatu A. R. Buzykaev S. Cabrera Urbán D. Caforio V. M. Cairo O. Cakir N. Calace P. Calafiura A. Calandri G. Calderini P. Calfayan L. P. Caloba D. Calvet S. Calvet T. P. Calvet R. Camacho Toro S. Camarda P. Camarri D. Cameron R. Caminal Armadans C. Camincher S. Campana M. Campanelli A. Campoverde V. Canale A. Canepa M. Cano Bret J. Cantero R. Cantrill T. Cao M. D. M. Capeans Garrido I. Caprini M. Caprini M. Capua R. Caputo R. M. Carbone R. Cardarelli F. Cardillo T. Carli G. Carlino L. Carminati S. Caron E. Carquin G. D. Carrillo-Montoya J. R. Carter J. Carvalho D. Casadei M. P. Casado M. Casolino D. W. Casper E. Castaneda-Miranda A. Castelli V. Castillo Gimenez N. F. Castro A. Catinaccio J. R. Catmore A. Cattai J. Caudron V. Cavaliere E. Cavallaro D. Cavalli M. Cavalli-Sforza V. Cavasinni F. Ceradini L. Cerda Alberich B. C. Cerio A. S. Cerqueira A. Cerri L. Cerrito F. Cerutti M. Cerv A. Cervelli S. A. Cetin A. Chafaq D. Chakraborty I. Chalupkova S. K. Chan Y. L. Chan P. Chang J. D. Chapman D. G. Charlton A. Chatterjee C. C. Chau C. A. Chavez Barajas S. Che S. Cheatham A. Chegwidden S. Chekanov S. V. Chekulaev G. A. Chelkov M. A. Chelstowska C. Chen H. Chen K. Chen S. Chen S. Chen X. Chen Y. Chen H. C. Cheng H. J Cheng Y. Cheng A. Cheplakov E. Cheremushkina R. Cherkaoui El Moursli V. Chernyatin E. Cheu L. Chevalier V. Chiarella G. Chiarelli G. Chiodini A. S. Chisholm A. Chitan M. V. Chizhov K. Choi A. R. Chomont S. Chouridou B. K. B. Chow V. Christodoulou D. Chromek-Burckhart J. Chudoba A. J. Chuinard J. J. Chwastowski L. Chytka G. Ciapetti A. K. Ciftci D. Cinca V. Cindro I. A. Cioara A. Ciocio F. Cirotto Z. H. Citron M. Ciubancan A. Clark B. L. Clark P. J. Clark R. N. Clarke C. Clement

A test of CP invariance in Higgs boson production via vector-boson fusion using the method of the Optimal Observable is presented. The analysis exploits the decay mode of the Higgs boson into a pair of [Formula: see text] leptons and is based on 20.3 [Formula: see text] of proton-proton collision data at [Formula: see text] = 8 [Formula: see text] collected by the ATLAS experiment at the LHC. C...

Journal: :Multivariate behavioral research 2011
Ken Kelley Keke Lai

The root mean square error of approximation (RMSEA) is one of the most widely reported measures of misfit/fit in applications of structural equation modeling. When the RMSEA is of interest, so too should be the accompanying confidence interval. A narrow confidence interval reveals that the plausible parameter values are confined to a relatively small range at the specified level of confidence. ...

Journal: :Biometrics 2008
Richard J Cook Leilei Zeng Ker-Ai Lee

SUMMARY Interval-censored life-history data arise when the events of interest are only detectable at periodic assessments. When interest lies in the occurrence of two such events, bivariate-interval censored event time data are obtained. We describe how to fit a four-state Markov model useful for characterizing the association between two interval-censored event times when the assessment times ...

2005
Tarem Ahmed Mark Coates

This paper considers the problem of predicting the number, length and distribution of traffic flows some time into the future, based upon packets collected in the present. Three methods– the standard Expectation-Maximization algorithm, a distributed version of the Expectation-Maximization algorithm, and a Particle Filter– are used to predict the mean flow length and complete flow distributions ...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید