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NONPARAMETRIC INFERENCE FOR MARKOV PROCESSES WITH MISSING ABSORBING STATE

This paper deals with the issue of nonparametric estimation of the transition probability matrix of a non-homogeneous Markov process with finite state space and partially observed absorbing state. We impose a missing at random assumption and propose a computationally efficient nonparametric maximum...

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Pubblicato in:Stat Sin
Autori principali: Bakoyannis, Giorgos, Zhang, Ying, Yiannoutsos, Constantin T.
Natura: Artigo
Lingua:Inglês
Pubblicazione: 2019
Soggetti:
Accesso online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6740325/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31516308
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.5705/ss.202017.0175
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