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机译:从夜间灯光观察中以不可更新的赋能时间序列估算丢失的数据
Univ Siena, Dept Econ & Stat, Piazza San Francesco 7, I-53100 Siena, Italy;
Univ Paulista, Postgrad Program Prod Engn, Rua Doutor Bacelar 1212, BR-04026002 Sao Paulo, Brazil;
Univ Paulista, Postgrad Program Prod Engn, Rua Doutor Bacelar 1212, BR-04026002 Sao Paulo, Brazil;
Univ Siena, Ecodynam Grp, Dept Earth Environm & Phys Sci, Pian Mantellini 44, I-53100 Siena, Italy;
emergy; emergy database; time series cross section; missing data; multiple imputation; thermodynamic geography;
机译:基于简单核规范的算法,用于估算缺失数据并按时间序列进行预测
机译:在不均匀间隔的临床时间序列数据中抵消缺失值,以构建有效的时间分类框架
机译:基于简单的核标准算法,用于抵消缺失数据和时间序列预测
机译:使用时间距离数据的反距离加权插值插值缺失值
机译:贝叶斯模型用于估算缺失数据并编辑调查中的错误响应
机译:单个案例时间序列数据流中的推理精度:当丢失的观察中发生在自相关数据中时EM过程的执行程度如何?
机译:基于简单核规范的算法,用于估算缺失数据并按时间序列进行预测