A model selection approach for multiple sequence segmentation and dimensionality reduction (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: HÜNEMEIER, TÁBITA - IB ; LEONARDI, FLORENCIA GRACIELA - IME
- Unidades: IB; IME
- DOI: 10.1016/j.jmva.2018.05.006
- Assunto: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Multivariate Analysis
- ISSN: 0047-259X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 167, p. 319-330, 2018
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
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-
ABNT
CASTRO, Bruno M. et al. A model selection approach for multiple sequence segmentation and dimensionality reduction. Journal of Multivariate Analysis, v. 167, p. 319-330, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2018.05.006. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Castro, B. M., Lemes, R. B., César, J. E. da S., Hünemeier, T., & Leonardi, F. G. (2018). A model selection approach for multiple sequence segmentation and dimensionality reduction. Journal of Multivariate Analysis, 167, 319-330. doi:10.1016/j.jmva.2018.05.006 -
NLM
Castro BM, Lemes RB, César JE da S, Hünemeier T, Leonardi FG. A model selection approach for multiple sequence segmentation and dimensionality reduction [Internet]. Journal of Multivariate Analysis. 2018 ; 167 319-330.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2018.05.006 -
Vancouver
Castro BM, Lemes RB, César JE da S, Hünemeier T, Leonardi FG. A model selection approach for multiple sequence segmentation and dimensionality reduction [Internet]. Journal of Multivariate Analysis. 2018 ; 167 319-330.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2018.05.006 - Population-based change-point detection for the identification of homozygosity islands
- Consistent model selection for the degree corrected stochastic blockmodel
- Change point detection for high-dimensional regression data with l1-regularization
- Context tree selection: a unifying view
- Some upper bounds for the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators
- Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression
- Nonparametric statistical inference for the context tree of a stationary ergodic process
- Advances in probability and mathematical statistics
- Comments on: a random forest guided tour
- Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents
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