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Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests
Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests
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Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests

Wager, Stefan ; Athey, Susan

Journal of the American Statistical Association, 2018-07, Vol.113 (523), p.1228-1242 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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2
High dimensional covariance matrix estimation using a factor model
High dimensional covariance matrix estimation using a factor model
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High dimensional covariance matrix estimation using a factor model

Fan, Jianqing ; Fan, Yingying ; Lv, Jinchi

Journal of econometrics, 2008-11, Vol.147 (1), p.186-197 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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3
Confidence intervals for low dimensional parameters in high dimensional linear models
Confidence intervals for low dimensional parameters in high dimensional linear models
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Confidence intervals for low dimensional parameters in high dimensional linear models

Zhang, Cun‐Hui ; Zhang, Stephanie S

Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology, 2014-01, Vol.76 (1), p.217-242 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishers

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4
Fast and Efficient Sinusoidal Frequency Estimation by Using the DFT Coefficients
Fast and Efficient Sinusoidal Frequency Estimation by Using the DFT Coefficients
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Fast and Efficient Sinusoidal Frequency Estimation by Using the DFT Coefficients

Serbes, Ahmet

IEEE transactions on communications, 2019-03, Vol.67 (3), p.2333-2342 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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5
Optimal Shrinkage of Singular Values
Optimal Shrinkage of Singular Values
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Optimal Shrinkage of Singular Values

Gavish, Matan ; Donoho, David L.

IEEE transactions on information theory, 2017-04, Vol.63 (4), p.2137-2152 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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6
Estimation of low-rank matrices via approximate message passing
Estimation of low-rank matrices via approximate message passing
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Estimation of low-rank matrices via approximate message passing

Montanari, Andrea ; Venkataramanan, Ramji

The Annals of statistics, 2021-02, Vol.49 (1), p.321 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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7
Large covariance estimation by thresholding principal orthogonal complements
Large covariance estimation by thresholding principal orthogonal complements
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Large covariance estimation by thresholding principal orthogonal complements

Fan, Jianqing ; Liao, Yuan ; Mincheva, Martina

Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology, 2013-09, Vol.75 (4), p.603-680 [Periódico revisado por pares]

England: Blackwell Publishing Ltd

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8
Optimal Distributed Subsampling for Maximum Quasi-Likelihood Estimators With Massive Data
Optimal Distributed Subsampling for Maximum Quasi-Likelihood Estimators With Massive Data
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Optimal Distributed Subsampling for Maximum Quasi-Likelihood Estimators With Massive Data

Yu, Jun ; Wang, HaiYing ; Ai, Mingyao ; Zhang, Huiming

Journal of the American Statistical Association, 2022-01, Vol.117 (537), p.265-276 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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9
Distributed Parameter Estimation in Sensor Networks: Nonlinear Observation Models and Imperfect Communication
Distributed Parameter Estimation in Sensor Networks: Nonlinear Observation Models and Imperfect Communication
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Distributed Parameter Estimation in Sensor Networks: Nonlinear Observation Models and Imperfect Communication

Kar, Soummya ; Moura, J. M. F. ; Ramanan, K.

IEEE transactions on information theory, 2012-06, Vol.58 (6), p.3575-3605 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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10
High-Dimensional Vector Autoregressive Time Series Modeling via Tensor Decomposition
High-Dimensional Vector Autoregressive Time Series Modeling via Tensor Decomposition
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High-Dimensional Vector Autoregressive Time Series Modeling via Tensor Decomposition

Wang, Di ; Zheng, Yao ; Lian, Heng ; Li, Guodong

Journal of the American Statistical Association, 2022-09, Vol.117 (539), p.1338-1356 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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