Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs under not necessarily positive distributions (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: LEONARDI, FLORENCIA GRACIELA - IME ; CARVALHO, RODRIGO RIBEIRO SANTOS DE - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1111/sjos.12674
- Subjects: PROBABILIDADE; ANÁLISE DE COVARIÂNCIA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Scandinavian Journal of Statistics
- ISSN: 0303-6898
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 51, n. 1, p. 64-88, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
LEONARDI, Florencia Graciela e CARVALHO, Rodrigo e FRONDANA, Iara. Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs under not necessarily positive distributions. Scandinavian Journal of Statistics, v. 51, n. 1, p. 64-88, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/sjos.12674. Acesso em: 28 abr. 2024. -
APA
Leonardi, F. G., Carvalho, R., & Frondana, I. (2024). Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs under not necessarily positive distributions. Scandinavian Journal of Statistics, 51( 1), 64-88. doi:10.1111/sjos.12674 -
NLM
Leonardi FG, Carvalho R, Frondana I. Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs under not necessarily positive distributions [Internet]. Scandinavian Journal of Statistics. 2024 ; 51( 1): 64-88.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1111/sjos.12674 -
Vancouver
Leonardi FG, Carvalho R, Frondana I. Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs under not necessarily positive distributions [Internet]. Scandinavian Journal of Statistics. 2024 ; 51( 1): 64-88.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1111/sjos.12674 - Some upper bounds for the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators
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Informações sobre o DOI: 10.1111/sjos.12674 (Fonte: oaDOI API)
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