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A Case Study Competition Among Methods for Analyzing Large Spatial Data
A Case Study Competition Among Methods for Analyzing Large Spatial Data
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A Case Study Competition Among Methods for Analyzing Large Spatial Data

Heaton, Matthew J. ; Datta, Abhirup ; Finley, Andrew O. ; Furrer, Reinhard ; Guinness, Joseph ; Guhaniyogi, Rajarshi ; Gerber, Florian ; Gramacy, Robert B. ; Hammerling, Dorit ; Katzfuss, Matthias ; Lindgren, Finn ; Nychka, Douglas W. ; Sun, Furong ; Zammit-Mangion, Andrew

Journal of agricultural, biological, and environmental statistics, 2019-09, Vol.24 (3), p.398-425 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer Science + Business Media

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Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for Highly Correlated Data in a Risk Analysis Setting
Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for Highly Correlated Data in a Risk Analysis Setting
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Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for Highly Correlated Data in a Risk Analysis Setting

Carrico, Caroline ; Gennings, Chris ; Wheeler, David C. ; Factor-Litvak, Pam

Journal of agricultural, biological, and environmental statistics, 2015-03, Vol.20 (1), p.100-120 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer Science+Business Media, LLC

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3
Outcome-Adaptive Lasso: Variable Selection for Causal Inference
Outcome-Adaptive Lasso: Variable Selection for Causal Inference
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Outcome-Adaptive Lasso: Variable Selection for Causal Inference

Shortreed, Susan M. ; Ertefaie, Ashkan

Biometrics, 2017-12, Vol.73 (4), p.1111-1122 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley-Blackwell

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4
The horseshoe estimator for sparse signals
The horseshoe estimator for sparse signals
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The horseshoe estimator for sparse signals

Carvalho, Carlos M. ; Polson, Nicholas G. ; Scott, James G.

Biometrika, 2010-06, Vol.97 (2), p.465-480 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Oxford University Press

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5
Scaled sparse linear regression
Scaled sparse linear regression
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Scaled sparse linear regression

SUN, TINGNI ; ZHANG, CUN-HUI

Biometrika, 2012-12, Vol.99 (4), p.879-898 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Biometrika Trust, University College London

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6
Statistical Significance for Hierarchical Clustering
Statistical Significance for Hierarchical Clustering
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Statistical Significance for Hierarchical Clustering

Kimes, Patrick K. ; Liu, Yufeng ; Hayes, David Neil ; Marron, James Stephen

Biometrics, 2017-09, Vol.73 (3), p.811-821 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley-Blackwell

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Square-root lasso: pivotal recovery of sparse signals via conic programming
Square-root lasso: pivotal recovery of sparse signals via conic programming
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Square-root lasso: pivotal recovery of sparse signals via conic programming

BELLONI, A. ; CHERNOZHUKOV, V. ; WANG, L.

Biometrika, 2011-12, Vol.98 (4), p.791-806 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Biometrika Trust, University College London

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8
Joint estimation of multiple graphical models
Joint estimation of multiple graphical models
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Joint estimation of multiple graphical models

GUO, JIAN ; LEVINA, ELIZAVETA ; MICHAILIDIS, GEORGE ; ZHU, JI

Biometrika, 2011-03, Vol.98 (1), p.1-15 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Biometrika Trust, University College London

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9
Estimating network edge probabilities by neighbourhood smoothing
Estimating network edge probabilities by neighbourhood smoothing
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Estimating network edge probabilities by neighbourhood smoothing

ZHANG, YUAN ; LEVINA, ELIZAVETA ; ZHU, JI

Biometrika, 2017-12, Vol.104 (4), p.771-783 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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10
Selecting the Number of States in Hidden Markov Models: Pragmatic Solutions Illustrated Using Animal Movement
Selecting the Number of States in Hidden Markov Models: Pragmatic Solutions Illustrated Using Animal Movement
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Selecting the Number of States in Hidden Markov Models: Pragmatic Solutions Illustrated Using Animal Movement

Pohle, Jennifer ; Langrock, Roland ; van Beest, Floris M. ; Schmidt, Niels Martin

Journal of agricultural, biological, and environmental statistics, 2017-09, Vol.22 (3), p.270-293 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer

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