Probabilistic inference on noisy time series (PINTS)
Time series models are ubiquitous in science, arising in any situation where researchers seek to understand how a system’s behaviour changes over time. A key problem in time series modelling is inference; determining properties of the underlying system based on observed time series. For both stati...
Автори: | Clerx, M, Robinson, M, Lambert, B, Lei, C, Ghosh, S, Mirams, G, Gavaghan, D |
---|---|
Формат: | Journal article |
Опубліковано: |
Ubiquity Press
2019
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Probabilistic Inference on Noisy Time Series (PINTS)
за авторством: Michael Clerx, та інші
Опубліковано: (2019-07-01) -
Filter inference: a scalable nonlinear mixed effects inference approach for snapshot time series data
за авторством: Augustin, D, та інші
Опубліковано: (2023) -
Ageing Men and Therapeutic Pints in Roddy Doyle’s Two Pints
за авторством: Burcu Gülüm Tekin
Опубліковано: (2017-03-01) -
The First Pint of Science Festival in Asia
за авторством: Robinson, M, та інші
Опубліковано: (2017) -
Evaluation of the Pint of Science festival in Thailand
за авторством: Adhikari, B, та інші
Опубліковано: (2019)