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檢索結果筆數(18)。 各著作權人授權國家圖書館,敬請洽詢 nclper@ncl.edu.tw
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題 名:
High-dimensional Varying Index Coefficient Quantile Regression Model:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:2 2022.04[民111.04]
- 頁 次:
頁673-694
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題 名:
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題 名:
General Robust Bayes Pseudo-posteriors: Exponential Convergence Results with Applications:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:2 2022.04[民111.04]
- 頁 次:
頁787-823
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題 名:
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題 名:
Conditional Marginal Test for High Dimensional Quantile Regression:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:2 2022.04[民111.04]
- 頁 次:
頁869-892
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題 名:
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題 名:
Extreme Quantile Estimation Based on the Tail Single-index Model:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:2 2022.04[民111.04]
- 頁 次:
頁893-914
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題 名:
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題 名:
A Proximal Dual Semismooth Newton Method for Zero-norm Penalized Quantile Regression Estimator:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:2 2022.04[民111.04]
- 頁 次:
頁1121-1141
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題 名:
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:1 2022.01[民111.01]
- 頁 次:
頁23-41
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:1 2022.01[民111.01]
- 頁 次:
頁181-207
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題 名:
Sample Empirical Likelihood and the Design-based Oracle Variable Selection Theory:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:1 2022.01[民111.01]
- 頁 次:
頁435-457
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題 名:
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題 名:
Sparse Composite Quantile Regression with Ultrahigh-dimensional Heterogeneous Data:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:1 2022.01[民111.01]
- 頁 次:
頁459-475
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題 名:
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題 名:
羅吉斯迴歸在分期付款違約之應用:Application of Default of Installments in Logistic Regression
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
17:2 2022.07[民111.07]
- 頁 次:
頁1-30
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題 名:
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:特刊1 2022[民111]
- 頁 次:
頁635-640+640_1-640_18
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:特刊1 2022[民111]
- 頁 次:
頁641-644+644_1-644_15
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:特刊1 2022[民111]
- 頁 次:
頁645-651
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:3 2022.07[民111.07]
- 頁 次:
頁1363-1380
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題 名:
Conditional Test for Ultrahigh Dimensional Linear Regression Coefficients:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:3 2022.07[民111.07]
- 頁 次:
頁1381-1409
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題 名:
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題 名:
Statistical Inference in Quantile Regression for Zero-inflated Outcomes:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:3 2022.07[民111.07]
- 頁 次:
頁1411-1433
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題 名:
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- 題 名:
- 作 者:
- 書刊名:
- 卷 期:
32:3 2022.07[民111.07]
- 頁 次:
頁1661-1681
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- 題 名:
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- 卷 期:
32:3 2022.07[民111.07]
- 頁 次:
頁1701-1721