•  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
Search 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Search
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Search
  • 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.

Search

Show Advanced FiltersHide Advanced Filters

Filters

Use filters to refine the search results.

نمایش تعداد 1-10 از 76

    • Relevance
    • Title Asc
    • Title Desc
    • سال صعودی
    • سال نزولی
    • 5
    • 10
    • 20
    • 40
    • 60
    • 80
    • 100
  • خروجی
    • CSV
    • RIS
    • Sort Options:
    • Relevance
    • Title Asc
    • Title Desc
    • Issue Date Asc
    • Issue Date Desc
    • Results Per Page:
    • 5
    • 10
    • 20
    • 40
    • 60
    • 80
    • 100

    The jackknife’s edge: Inference for censored regression quantiles 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Portnoy, Stephen
    ناشر: Elsevier Science
    سال: 2014

    A general theory of particle filters in hidden Markov models and some applications 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Chan, Hock Peng - Lai, Tze Leung
    ناشر: The Institute of Mathematical Statistics
    سال: 2013

    Ranking ranks: A ranking algorithm for bootstrapping from the empirical copula 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Blumentritt, T. - Grothe, O.
    ناشر: Springer-Verlag
    سال: 2013

    A comparative study of the Gini coefficient estimators based on the linearization and U-statistics methods 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : شهریار میرزائی; غلامرضا محتشمی برزادران; محمد امینی; shahryar mirzaei; Gholam Reza Mohtashami Borzadaran; Mohammad Amini
    سال: 2017
    خلاصه:

    . Also, we compare two methods with resampling

    techniques in approximating some properties of the Gini index. A simulation study shows that the linearization method performs well compared to the Gini estimator based on U-statistics. A brief study...

    A fully Bayesian approach to assessment of model adequacy in inverse problems 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Bhattacharya, Sourabh
    ناشر: Elsevier Science
    سال: 2013

    Sufficient dimension reduction in multivariate regressions with categorical predictors 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Hilafu, Haileab - Yin, Xiangrong
    سال: 2013

    Optimal cross validation in density estimation with the $L^{2}$ loss 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Celisse, Alain
    ناشر: The Institute of Mathematical Statistics
    سال: 2014

    Handling nonignorable nonresponse with respondent modeling and the SIR algorithm 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Paik, Minhui - Larsen, Michael D.
    ناشر: Elsevier Science
    سال: 2014

    Participatory sensing based optimization of environmental parameters using the example of energy saving in residential environments 

    نوع: Conference Paper
    نویسنده : Englert, F.
    ناشر: IEEE
    سال: 2014

    A comparative study of the Gini coefficient estimators based on the regression approach 

    نوع: Journal Paper
    نویسنده : Sh. Mirzaei; غلامرضا محتشمی برزادران; محمد امینی; هادی جباری نوقابی; Gholam Reza Mohtashami Borzadaran; Mohammad Amini; Hadi Jabbari Nooghabi
    سال: 2017
    خلاصه:

    Resampling approaches were the first techniques employed to compute a variance for the Gini coefficient;

    however, many authors have shown that an analysis of the Gini coefficient and its corresponding variance can

    be obtained from a...

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • . . .
    • 8

    نویسنده

    ... View More

    ناشر

    سال

    کلیدواژه

    ... View More

    نوع

    زبان

    نوع محتوا

    عنوان ناشر

    ... View More
    • 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