Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

An eigenvalue approach for estimating the generalized cross validation function for correlated matrices

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F19%3AA20021M7" target="_blank" >RIV/61988987:17310/19:A20021M7 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://journals.uwyo.edu/index.php/ela/article/view/2005/2005" target="_blank" >https://journals.uwyo.edu/index.php/ela/article/view/2005/2005</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.13001/1081-3810.4090" target="_blank" >10.13001/1081-3810.4090</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    An eigenvalue approach for estimating the generalized cross validation function for correlated matrices

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This works proposes a fast estimate for the generalized cross-validation function when the design matrix of an experiment has correlated columns. The eigenvalue structure of this matrix is used to derive probability bounds satisfied by an appropriate index of proximity, which provides a simple and accurate estimate for the numerator of the generalized cross-validation function. The denominator of the function is evaluated by an analytical formula. Several simulation tests performed in statistical models having correlated design matrix with intercept confirm the reliability of the proposed probabilistic bounds and indicate the applicability of the proposed estimate for these models.

  • Název v anglickém jazyce

    An eigenvalue approach for estimating the generalized cross validation function for correlated matrices

  • Popis výsledku anglicky

    This works proposes a fast estimate for the generalized cross-validation function when the design matrix of an experiment has correlated columns. The eigenvalue structure of this matrix is used to derive probability bounds satisfied by an appropriate index of proximity, which provides a simple and accurate estimate for the numerator of the generalized cross-validation function. The denominator of the function is evaluated by an analytical formula. Several simulation tests performed in statistical models having correlated design matrix with intercept confirm the reliability of the proposed probabilistic bounds and indicate the applicability of the proposed estimate for these models.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10101 - Pure mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Electronic Journal of Linear Algebra

  • ISSN

    1081-3810

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    35

  • Číslo periodika v rámci svazku

    October

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    482-496

  • Kód UT WoS článku

    000495022500001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85074891626