Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents (2014)
- Authors:
- Autor USP: LEONARDI, FLORENCIA GRACIELA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1214/13-AAP929
- Subjects: CADEIAS DE MARKOV; PROCESSOS DE MARKOV; ESTATÍSTICA DE PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: The Annals of Applied Probability
- ISSN: 1050-5164
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 24, n. 1, p. 422-446, 2014
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
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ABNT
COLLET, Pierre e LEONARDI, Florencia Graciela. Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents. The Annals of Applied Probability, v. 24, n. 1, p. 422-446, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/13-AAP929. Acesso em: 15 jan. 2026. -
APA
Collet, P., & Leonardi, F. G. (2014). Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents. The Annals of Applied Probability, 24( 1), 422-446. doi:10.1214/13-AAP929 -
NLM
Collet P, Leonardi FG. Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents [Internet]. The Annals of Applied Probability. 2014 ; 24( 1): 422-446.[citado 2026 jan. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1214/13-AAP929 -
Vancouver
Collet P, Leonardi FG. Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents [Internet]. The Annals of Applied Probability. 2014 ; 24( 1): 422-446.[citado 2026 jan. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1214/13-AAP929 - Context tree selection: a unifying view
- Threshold detection under a semiparametric regression model
- Some upper bounds for the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators
- A test of hypotheses for random graph distributions built from EEG data
- Estatística para dados em alta dimensão
- Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão
- Seleção de modelos para segmentação de sequências em alta dimensão
- Estimation of the number of communities in the stochastic block model
- Comments on: a random forest guided tour
- Consistent model selection for the degree corrected stochastic blockmodel
Informações sobre o DOI: 10.1214/13-AAP929 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
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