Bases bibliographiques Pascal et Francis

Aide

Export

Sélection :

Lien permanent
http://pascal-francis.inist.fr/vibad/index.php?action=getRecordDetail&idt=16304664

Predicting the conditional probability of discovering a new class

Auteur
MAO, Chang Xuan1
[1] Department of Statistics, University of California, Riverside, CA 92521, United States
Source

Journal of the American Statistical Association. 2004, Vol 99, Num 468, pp 1108-1118, 11 p ; ref : 56 ref

CODEN
JSTNAL
ISSN
0162-1459
Domaine scientifique
Mathematics
Editeur
American Statistical Association, Alexandria, VA
Pays de publication
United States
Type de document
Article
Langue
English
Mot clé (fr)
Analyse corrélation Application Approximation asymptotique Approximation numérique Attente Champ aléatoire Corrélation Estimation Bayes Estimation non paramétrique Estimation sans biais Intervalle confiance Loi conditionnelle Loi multinomiale Loi probabilité Maximum vraisemblance Moment statistique Méthode statistique Normalité asymptotique Probabilité conditionnelle Processus Poisson Prédiction 60G25 60G60 62C12 62E17 62E20 62F12 62F25 62G15 62G20 62H20 62M20 62M40 Intervalle prédiction Vraisemblance conditionnelle
Mot clé (en)
Correlation analysis Application Asymptotic approximation Numerical approximation Expectation Random field Correlation Bayes estimation Non parametric estimation Unbiased estimation Confidence interval Conditional distribution Multinomial distribution Probability distribution Maximum likelihood Statistical moment Statistical method Asymptotic normality Conditional probability Poisson process Prediction Prediction interval Conditional likelihood
Mot clé (es)
Análisis correlación Aplicación Aproximación asintótica Aproximación numérica Expectación Campo aleatorio Correlación Estimación Bayes Estimación no paramétrica Estimación insesgada Intervalo confianza Ley condicional Ley multinomial Ley probabilidad Maxima verosimilitud Momento estadístico Método estadístico Normalidad asintótica Probabilidad condicional Proceso Poisson Predicción
Classification
Pascal
001 Sciences exactes et technologie / 001A Sciences et techniques communes / 001A02 Mathematiques / 001A02H Probabilités et statistiques / 001A02H01 Théorie des probabilités et processus stochastiques / 001A02H01H Processus stochastiques

Pascal
001 Sciences exactes et technologie / 001A Sciences et techniques communes / 001A02 Mathematiques / 001A02H Probabilités et statistiques / 001A02H02 Statistiques / 001A02H02A Généralités

Pascal
001 Sciences exactes et technologie / 001A Sciences et techniques communes / 001A02 Mathematiques / 001A02H Probabilités et statistiques / 001A02H02 Statistiques / 001A02H02M Inférence à partir de processus stochastiques; analyse des séries temporelles

Pascal
001 Sciences exactes et technologie / 001A Sciences et techniques communes / 001A02 Mathematiques / 001A02H Probabilités et statistiques / 001A02H02 Statistiques / 001A02H02N Applications

Discipline
Mathematics
Provenance
Inist-CNRS
Base de données
PASCAL
Identifiant INIST
16304664

Sauf mention contraire ci-dessus, le contenu de cette notice bibliographique peut être utilisé dans le cadre d’une licence CC BY 4.0 Inist-CNRS / Unless otherwise stated above, the content of this bibliographic record may be used under a CC BY 4.0 licence by Inist-CNRS / A menos que se haya señalado antes, el contenido de este registro bibliográfico puede ser utilizado al amparo de una licencia CC BY 4.0 Inist-CNRS

Accès au Document

Rechercher sur le web