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English(EN) Nonparametric Estimation of Isotropic Covariance Function

新方法以更高精度估计各向同性协方差函数

研究人员开发了一种新的非参数模型,使用 Bernstein 多项式来逼近无限维空间中的各向同性协方差函数。这种称为筛最大似然 (sML) 估计的方法,提供了一种计算上有效估计这些函数的方式。数值比较表明,sML 估计器在减少偏差和实现较低误差范数方面优于现有的参数和非参数方法,并在降水数据上展示了实际应用。 AI

影响 引入了一种新颖的统计估计技术,可以提高各种数据分析应用中的建模准确性。

排序理由 该集群包含一篇在 arXiv 上发表的关于新统计方法的学术论文。

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新方法以更高精度估计各向同性协方差函数

报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yiming Wang, Sujit K. Ghosh ·

    Nonparametric Estimation of Isotropic Covariance Function

    arXiv:2604.22320v1 Announce Type: cross Abstract: A nonparametric model using a sequence of Bernstein polynomials is constructed to approximate arbitrary isotropic covariance functions valid in $\mathbb{R}^\infty$ and related approximation properties are investigated using the po…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Sujit K. Ghosh ·

    Nonparametric Estimation of Isotropic Covariance Function

    A nonparametric model using a sequence of Bernstein polynomials is constructed to approximate arbitrary isotropic covariance functions valid in $\mathbb{R}^\infty$ and related approximation properties are investigated using the popular $L_{\infty}$ norm and $L_2$ norms. A computa…