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

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Теория вероятн. и ее примен., 1982, том 27, выпуск 4, страницы 707–724 (Mi tvp2407)  

Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Скорость сходимости распределений максимальных уклонений гауссовских процессов и эмпирических плотностей. I

В. Д. Конаков, В. И. Питербарг

г. Москва

Полный текст: PDF файл (922 kB)

Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 1983, 27:4, 759–779

Реферативные базы данных:

Поступила в редакцию: 10.11.1978

Образец цитирования: В. Д. Конаков, В. И. Питербарг, “Скорость сходимости распределений максимальных уклонений гауссовских процессов и эмпирических плотностей. I”, Теория вероятн. и ее примен., 27:4 (1982), 707–724; Theory Probab. Appl., 27:4 (1983), 759–779

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KonPit82}
\by В.~Д.~Конаков, В.~И.~Питербарг
\paper Скорость сходимости распределений максимальных уклонений гауссовских процессов и эмпирических плотностей.~I
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 1982
\vol 27
\issue 4
\pages 707--724
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp2407}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=681463}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0522.60028|0503.60036}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 1983
\vol 27
\issue 4
\pages 759--779
\crossref{https://doi.org/10.1137/1127086}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=A1983RU72200007}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tvp2407
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tvp/v27/i4/p707

    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
    Цикл статей

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. В. И. Питербарг, В. Р. Фаталов, “Метод Лапласа для вероятностных мер в банаховых пространствах”, УМН, 50:6(306) (1995), 57–150  mathnet  mathscinet  zmath  adsnasa; V. I. Piterbarg, V. R. Fatalov, “The Laplace method for probability measures in Banach spaces”, Russian Math. Surveys, 50:6 (1995), 1151–1239  crossref  isi
    2. Gombay E., Horvath L., “Rates of convergence for U–statistic processes and their bootstrapped versions”, Journal of Statistical Planning and Inference, 102:2 (2002), 247–272  crossref  mathscinet  zmath  isi
    3. М. С. Муминов, “О предельном распределении максимального уклонения эмпирической плотности распределения и функции регрессии. I”, Теория вероятн. и ее примен., 55:3 (2010), 582–590  mathnet  crossref  mathscinet; M. S. Muminov, “On a limit distribution of the maximal level of empirical distribution density and the regression function. I”, Theory Probab. Appl., 55:3 (2011), 509–517  crossref  isi
    4. М. С. Муминов, “О предельном распределении максимального уклонения эмпирической плотности распределения и функции регрессии. II”, Теория вероятн. и ее примен., 56:1 (2011), 176–188  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  elib; M. S. Muminov, “On a limit distribution of the maximal level of empirical distribution density and the regression function. II”, Theory Probab. Appl., 56:1 (2012), 155–166  crossref  isi  elib
    5. Rudzkis R., Bakshaev A., “Goodness of Fit Tests Based on Kernel Density Estimators”, Informatica, 24:3 (2013), 447–460  isi
  • Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Просмотров:
    Эта страница:172
    Полный текст:64
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020