RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Подписка
Правила для авторов
Лицензионный договор
Загрузить рукопись
Историческая справка

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УМН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


УМН, 1999, том 54, выпуск 2(326), страницы 85–112 (Mi umn133)  

Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)

Теория существенно многомерного статистического анализа

В. И. Сердобольский

Московский государственный институт электроники и математики

DOI: https://doi.org/10.4213/rm133

Полный текст: PDF файл (358 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Russian Mathematical Surveys, 1999, 54:2, 351–379

Реферативные базы данных:

УДК: 519.2
MSC: Primary 62H30, 62H12; Secondary 62H10, 62J05, 62J10
Поступила в редакцию: 27.08.1997

Образец цитирования: В. И. Сердобольский, “Теория существенно многомерного статистического анализа”, УМН, 54:2(326) (1999), 85–112; Russian Math. Surveys, 54:2 (1999), 351–379

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Ser99}
\by В.~И.~Сердобольский
\paper Теория существенно многомерного статистического анализа
\jour УМН
\yr 1999
\vol 54
\issue 2(326)
\pages 85--112
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/umn133}
\crossref{https://doi.org/10.4213/rm133}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1711259}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1061.62531}
\adsnasa{http://adsabs.harvard.edu/cgi-bin/bib_query?1999RuMaS..54..351S}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=14094774}
\transl
\jour Russian Math. Surveys
\yr 1999
\vol 54
\issue 2
\pages 351--379
\crossref{https://doi.org/10.1070/rm1999v054n02ABEH000133}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000083425600002}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-0039446204}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/umn133
  • https://doi.org/10.4213/rm133
  • http://mi.mathnet.ru/rus/umn/v54/i2/p85

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Ledoit, O, “Some hypothesis tests for the covariance matrix when the dimension is large compared to the sample size”, Annals of Statistics, 30:4 (2002), 1081  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    2. Сердобольский В.И., “Компрессия оценок для уменьшения квадратичного риска”, Докл. РАН, 389:3 (2003), 298–304  mathnet  mathscinet  zmath; Serdobolśkii V.I., “Estimators shrinkage to reduce the quadratic risk”, Dokl. Math., 67:2 (2003), 196–202  mathscinet  zmath  isi  elib
    3. Serdobolskii, VI, “Matrix shrinkage of high-dimensional expectation vectors”, Journal of Multivariate Analysis, 92:2 (2005), 281  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    4. В. И. Сердобольский, “Спектры бесконечномерных выборочных ковариационных матриц”, ТМФ, 148:2 (2006), 309–322  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  elib; V. I. Serdobol'skii, “Spectra of infinite-dimensional sample covariance matrices”, Theoret. and Math. Phys., 148:2 (2006), 1135–1146  crossref  isi  elib
    5. Fisher T.J., Sun X., Gallagher C.M., “A new test for sphericity of the covariance matrix for high dimensional data”, Journal of Multivariate Analysis, 101:10 (2010), 2554–2570  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    6. Serdobolskii V.I., “Discriminant analysis of high-dimensional data over limited samples”, Doklady Mathematics, 81:1 (2010), 75–77  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
  • Успехи математических наук Russian Mathematical Surveys
    Просмотров:
    Эта страница:321
    Полный текст:183
    Литература:39
    Первая стр.:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020