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Tosca / Gran Compañia de Opera Italiana Adolfo Bracale

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[Miscélanea]

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Program : Rikskonsertene

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Krog Hallberg Surman

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XI. Musik Biennale Berlin

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Uta Graf / Sociedad de los Amigos de la Música

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My Sister Eileen / The Bogota Players

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Imagen de apoyo de De Rotterdamse Schouwburg : December 1956 / The American Ballet Theatre

De Rotterdamse Schouwburg : December 1956 / The American Ballet Theatre

Por: The American Ballet Theatre | Fecha: 2017

Este artículo presenta una metodología de inferencia estadística basada en máximos verosímiles para modelos de ecuaciones diferenciales de retraso en el entorno univariado. La inferencia de máxima verosimilitud se obtiene para parámetros de retraso únicos y múltiples desconocidos, así como otros parámetros de interés que rigen las trayectorias de los modelos de ecuaciones diferenciales de retraso. El estimador de máxima verosimilitud se obtiene en base a una cuadrícula adaptativa y algoritmos de Newton-Raphson. Nuestra metodología estima correctamente los parámetros de retraso, así como otros parámetros desconocidos (como los valores iniciales) del sistema dinámico en base a datos de simulación. También desarrollamos una metodología para calcular la matriz de información y los intervalos de confianza para todos los parámetros desconocidos basados en el marco inferencial de verosimilitud. Presentamos tres ejemplos ilustrativos relacionados con sistemas biológicos. Los cálculos se han realizado con la ayuda de
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Maximum Likelihood Inference for Univariate Delay Differential Equation Models with Multiple Delays

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Maximum Likelihood Inference for Univariate Delay Differential Equation Models with Multiple Delays

Maximum Likelihood Inference for Univariate Delay Differential Equation Models with Multiple Delays

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Este artículo presenta una metodología de inferencia estadística basada en máximos verosímiles para modelos de ecuaciones diferenciales de retraso en el entorno univariado. La inferencia de máxima verosimilitud se obtiene para parámetros de retraso únicos y múltiples desconocidos, así como otros parámetros de interés que rigen las trayectorias de los modelos de ecuaciones diferenciales de retraso. El estimador de máxima verosimilitud se obtiene en base a una cuadrícula adaptativa y algoritmos de Newton-Raphson. Nuestra metodología estima correctamente los parámetros de retraso, así como otros parámetros desconocidos (como los valores iniciales) del sistema dinámico en base a datos de simulación. También desarrollamos una metodología para calcular la matriz de información y los intervalos de confianza para todos los parámetros desconocidos basados en el marco inferencial de verosimilitud. Presentamos tres ejemplos ilustrativos relacionados con sistemas biológicos. Los cálculos se han realizado con la ayuda de
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Maximum Likelihood Inference for Univariate Delay Differential Equation Models with Multiple Delays

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Recital de poesia de Victor Mallarino / Ministerio de Educación Nacional

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