•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Empirical likelihood test for high dimensional linear models

نویسنده:
Peng, Liang - Qi, Yongcheng - Wang, Ruodu
ناشر:
Elsevier Science
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1016/j.spl.2013.12.019
یو آر آی: http://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/932772
کلیدواژه(گان): Empirical likelihood,High,Hypothesis test,Linear model
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Empirical likelihood test for high dimensional linear models

Show full item record

contributor authorPeng, Liang - Qi, Yongcheng - Wang, Ruodu
date accessioned2020-03-12T16:46:35Z
date available2020-03-12T16:46:35Z
date issued2014
identifier issn0167-7152
identifier other10.1016-j.spl.2013.12.019.pdf
identifier urihttp://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/932772
formatgeneral
languageEnglish
publisherElsevier Science
titleEmpirical likelihood test for high dimensional linear models
typeJournal Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid7680250
subject keywordsEmpirical likelihood
subject keywordsHigh
subject keywordsHypothesis test
subject keywordsLinear model
identifier doi10.1016/j.spl.2013.12.019
journal titleStatistics & Probability Letters
journal volume86
journal issue0
filesize381752
citations4
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace