Relevant bibliographies by topics / Densité de probabilités

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Densité de probabilités'

Author: Grafiati
Published: 8 June 2024
Last updated: 19 July 2025

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Journal articles on the topic "Densité de probabilités"

1

Riopel, Martin, Jean Bégin, and Jean-Claude Ruel. "Probabilités de pertes des tiges individuelles, cinq ans après des coupes avec protection des petites tiges marchandes, dans des forêts résineuses du Québec." Canadian Journal of Forest Research 40, no. 7 (2010): 1458–72. http://dx.doi.org/10.1139/x10-059.

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Abstract:
La coupe avec protection des petites tiges marchandes est un type de coupe partielle qui consiste généralement à récolter toutes les tiges d’un diamètre à hauteur de poitrine (dhp) supérieur à 15,0 cm, tout en conservant les tiges de plus petites dimensions. Le succès du traitement, appliqué à des forêts résineuses mûres dominées par le sapin baumier ( Abies balsamea (L.) Mill.) ou l’épinette noire ( Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.), repose en partie sur la capacité des tiges protégées à survivre. Un modèle logistique mixte a été calibré à partir de 27 blocs expérimentaux
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2

Ouimet, Marc, and Pierre Tremblay. "Trajets urbains et risques de victimisation : les sites de transit et le cas du métro de Montréal." Criminologie 34, no. 1 (2002): 157–76. http://dx.doi.org/10.7202/004759ar.

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Abstract:
Résumé Les acteurs urbains sont généralement en mouvement et cessent de l'être seulement lorsque leurs activités exigent d'eux qu'ils demeurent stationnaires pour un intervalle de temps limité. Leurs parcours, composé de sommets (destinations) reliés entre eux par des chemins, forme un circuit, chaque trajectoire ramenant le plus souvent la personne qui se déplace à son point d'origine. Nous analysons la distribution des probabilités individuelles de victimisation personnelle associées aux diverses destinations qui définissent ce parcours (lieux de magasinage, de loisir, de vie domestique et d
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3

Assis, Janilson Pinheiro, Roberto Pequeno de Sousa, Bem Deivid de Oliveira Batista, and Paulo César Ferreira Linhares. "Probabilidade de chuva em Piracicaba, SP, através da distribuição densidade de probabilidade Gama." Revista Brasileira de Geografia Física 11, no. 2 (2018): 814–25. http://dx.doi.org/10.26848/rbgf.v10.6.p814-825.

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Assis, Janilson Pinheiro, Roberto Pequeno de Sousa, Bem Deivid de Oliveira Batista, and Paulo César Ferreira Linhares. "Probabilidade de chuva em Piracicaba, SP, através da distribuição densidade de probabilidade Gama." Revista Brasileira de Geografia Física 11, no. 3 (2018): 814–25. http://dx.doi.org/10.26848/rbgf.v11.3.p814-825.

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5

Farmer, Jenny, Eve Allen, and Donald J. Jacobs. "Quasar Identification Using Multivariate Probability Density Estimated from Nonparametric Conditional Probabilities." Mathematics 11, no. 1 (2022): 155. http://dx.doi.org/10.3390/math11010155.

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Abstract:
Nonparametric estimation for a probability density function that describes multivariate data has typically been addressed by kernel density estimation (KDE). A novel density estimator recently developed by Farmer and Jacobs offers an alternative high-throughput automated approach to univariate nonparametric density estimation based on maximum entropy and order statistics, improving accuracy over univariate KDE. This article presents an extension of the single variable case to multiple variables. The univariate estimator is used to recursively calculate a product array of one-dimensional condit
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6

Bian Chenshu, 边宸舒, 刘元坤 Liu Yuankun та 于馨 Yu Xin. "基于概率密度函数的彩色相位测量轮廓术校正". Acta Optica Sinica 42, № 7 (2022): 0712002. http://dx.doi.org/10.3788/aos202242.0712002.

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7

Jones, M. C., and F. Daly. "Density probability plots." Communications in Statistics - Simulation and Computation 24, no. 4 (1995): 911–27. http://dx.doi.org/10.1080/03610919508813284.

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8

Xiao, Yongshun. "THE MARGINAL PROBABILITY DENSITY FUNCTIONS OF WISHART PROBABILITY DENSITY FUNCTION." Far East Journal of Theoretical Statistics 54, no. 3 (2018): 239–326. http://dx.doi.org/10.17654/ts054030239.

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9

Lin, Yi-Shin, Andrew Heathcote, and William R. Holmes. "Parallel probability density approximation." Behavior Research Methods 51, no. 6 (2019): 2777–99. http://dx.doi.org/10.3758/s13428-018-1153-1.

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Amonmidé, Isidore, Germain D. Fayalo, and Gustave D. Dagbenonbakin. "Effet de la période et densité de semis sur la croissance et le rendement du cotonnier au Bénin." Journal of Applied Biosciences 152 (August 31, 2020): 15676–97. http://dx.doi.org/10.35759/jabs.152.7.

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Abstract:
Objectif : L’objectif de l’étude était d’identifier les meilleures périodes et densités de semis dans les différentes zones agro-écologiques cotonnières du Bénin dans un contexte de changement climatique. Méthodologie et résultats : Les expérimentations ont été conduites pendant deux ans (2017 et 2018) en station au Bénin dans un dispositif expérimental en split-plot à deux facteurs, la période (facteur principal) et la densité de semis (facteur secondaire) respectivement à quatre et cinq variantes avec quatre répétitions. Les données collectées ont été soumises à une analyse de variance sous
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Dissertations / Theses on the topic "Densité de probabilités"

1

Yode, Armel Fabrice Evrard. "Estimation de la densité de probabilité multidimensionnelle : risques minimax avec normalisation aléatoire et test d'indépendance." Aix-Marseille 1, 2004. http://www.theses.fr/2004AIX11002.

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Abstract:
Dans le cadre de la théorie minimax, une nouvelle approche permettant d'améliorer la qualité des procédures d'estimation à et proposée par Lepski (1999). Cette approche qui est une combinaison de l'estimation adaptative et du test d'hypothèses introduit le concept de risques avec normalisation aléatoire. Elle conduit à la construction d'un estimateur atteignant une vitesse dépendant de l'observation et qui peut ^etre adaptatif. La vitesse obtenue est meilleure que celle fournie par l'estimation minimax. Dans cette présente thèse, nous appliquons cette théorie au problème de l'estimation de la
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2

Hamon, Abdellatif. "Estimation d'une densité de probabilité multidimensionnelle par dualité." Rouen, 2000. http://www.theses.fr/2000ROUES055.

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Abstract:
Nous étudions dans cette thèse l'estimation d'une fonction de densité d'une loi de probabilité multidimensionnelle à partir d'un certain nombre de moments issue de cette loi. Nous considérons ces moments comme une information sur la loi inconnue. Nous introduisons une nouvelle fonction d'information de type Kullback, afin d'utiliser la méthode du maximum d'entropie pour construire un estimateur convergent uniformément vers la loi inconnue lorsque le nombre de moments augmente. Nous utilisons les techniques de dualité de Fenchel-Young pour démontrer dans un premier temps la convergence uniforme
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3

Rosa, Vargas José Ismäel de la. "Estimation de la densité de probabilité d'une mesure dans un cadre non-linéaire, non-gaussien." Paris 11, 2002. http://www.theses.fr/2002PA112201.

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Abstract:
Mettre en oeuvre une procédure de mesure passe par la modélisation préalable du phénomène observé. Modéliser devient alors un objectif à part entière même s'il ne faut pas le décorréler de l'objectif de mesure. Au-delà de la construction et du choix de modèle, persiste le problème, à la fois théorique et pratique, de l'évaluation de la densité de probabilité (DDP) des paramètres du modèle retenu. Une fois cette DDP estimée, il faut pouvoir propager cette information statistique jusqu'à la grandeur d'intérêt appelée mesure. Cette mesure étant une fonction non-linéaire des paramètres du modèle.
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4

Nehme, Bilal. "Techniques non-additives d'estimation de la densité de probabilité." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00576957.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode d'estimation non-paramétrique de la densité de probabilité. Cette méthode d'estimation imprécise combine la théorie de distribution de Schwartz et la théorie de possibilité. La méthode d'estimation que nous proposons est une extension de la méthode d'estimation à noyau. Cette extension est basée sur une nouvelle méthode de représentation de la notion de voisinage sur laquelle s'appuie l'estimation à noyau. Cette représentation porte le nom de noyau maxitif. L'estimation produite est de nature intervalliste. Elle est une enveloppe convexe d'
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Derouet, Charlotte. "La fonction de densité au carrefour entre probabilités et analyse en terminale S : Etude de la conception et de la mise en oeuvre de tâches d'introduction articulant lois à densité et calcul intégral." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCC126/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur les articulations entre les probabilités et l’analyse en classe de terminale scientifique. Nous avons exploré comment se créent et sont exploités les liens entre les sous-domaines mathématiques des probabilités des lois à densité et du calcul intégral, à travers une recherche centrée sur la notion de fonction de densité. En adoptant le modèle des Espaces de Travail Mathématique et des éléments de la théorie de l’activité, nous nous sommes demandé quelles tâches permettent d’introduire cette notion et de construire la relation sémiotique reliant probabilité et intégrale. P
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Akil, Nicolas. "Etude des incertitudes des modèles neuronaux sur la prévision hydrogéologique. Application à des bassins versants de typologies différentes." Electronic Thesis or Diss., IMT Mines Alès, 2021. http://www.theses.fr/2021EMAL0005.

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Abstract:
Les crues et les sécheresses sont deux des risques majeurs en France et nécessitent une attention particulière. Dans ces conditions où le changement climatique engendre des phénomènes extrêmes de plus en plus fréquents, la modélisation de ces risques est désormais un élément incontournable pour la gestion de la ressource en eau.Actuellement, les débits ou hauteurs d’eau sont principalement anticipés à partir de modèles à base physique ou conceptuelle. Bien qu’efficaces et nécessaires, la calibration et la mise en œuvre de ces modèles nécessitent la réalisation d’études longues et coûteuses.Dan
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Lerasle, Matthieu. "Rééchantillonnage et sélection de modèles optimale pour l'estimation de la densité." Toulouse, INSA, 2009. http://eprint.insa-toulouse.fr/archive/00000290/.

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Abstract:
Le principal objectif de cette thèse est d’étudier deux méthodes de calibration automatique de la pénalité pour la sélection de modèle. L’avantage de ces méthodes est double, d’une part, elles sont toujours implémentables, elles ont mˆeme souvent été utilisées dans des problèmes pratiques avec succès, d’autre part, elles sont optimales puisqu’elles permettent de sélectionner asymptotiquement le meilleur modèle. Il existe d’autres méthodes de pénalisation calculables en pratique, quand les données sont indépendantes. Néanmoins, en dehors des collections de modèles très réguliers, ces pénalités
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Pastel, Rudy. "Estimation de probabilités d'évènements rares et de quantiles extrêmes : applications dans le domaine aérospatial." Phd thesis, Université Européenne de Bretagne, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00728108.

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Abstract:
Les techniques dédiées aux évènements rares sont d'un grand intérêt pour l'industrie aérospatiale en raison des larges sommes qui peuvent être perdues à cause des risques associés à des probabilités infimes. Cette thèse se concentre la recherche d'outils probabilistes capables d'estimer les probabilités d'évènements rares et les quantiles extrêmes associés à un système boîte noire dont les entrées sont des variables aléatoires. Cette étude est faite au travers de deux cas issus de l'industrie. Le premier est l'estimation de la probabilité de collision entre les satellites Iridium et Cosmos. La
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9

Quiroz, Martínez Benjamín. "Étude de la variabilité temporelle et spatiale des peuplements des annélides polychètes de l'Atlantique nord-est européen, dynamique des peuplements en Manche et patrons de distribution sur le plateau continental." Thesis, Lille 1, 2010. http://www.theses.fr/2010LIL10106/document.

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Abstract:
Les systèmes environnementaux présentent une grande variabilité spatio-temporelle. En raison des influences extérieures et de la stochasticité introduite par le processus de reproduction, la dynamique des populations est également caractérisée par une grande variabilité. La recherche de lois universelles en écologie implique souvent une distribution de la forme loi de puissance, ces distributions peuvent survenir dans la dynamique des populations ou dans les patrons spatiaux de distribution d'abondance et de richesse spécifique. En prenant les polychètes, groupe colonisant un grand nombre d'ha
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10

Bordet, Nicolas. "Modélisation 0D/1D de la combustion diesel : du mode conventionnel au mode homogène." Phd thesis, Université d'Orléans, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00717396.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la modélisation 0D/1D de la combustion Diesel dans les moteurs récents. L'objectif est d'augmenter la précision des modèles tout en limitant les temps de calcul associés afin d'utiliser la simulation comme un outil dédié à la mise au point. Dans une première partie, le développement d'un modèle 0D orienté simulation système est présenté. La prise en compte de l'ensemble des phénomènes physico-chimiques se déroulant dans la chambre de combustion confère au modèle un niveau de prédictivité conséquent. Un nouveau modèle de combustion de prémélange est proposé, permettant une
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Books on the topic "Densité de probabilités"

1

United States. National Aeronautics and Space Administration. Scientific and Technical Information Program., ed. Probability density functions in turbulent channel flow. National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Program, 1992.

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2

United States. National Aeronautics and Space Administration. Scientific and Technical Information Program., ed. Probability density functions in turbulent channel flow. National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Program, 1992.

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3

Ronald, Johnson L., Smith P. L, and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. Probability density functions of observed rainfall in Montana. National Aeronautics and Space Administration, 1995.

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Ronald, Johnson L., Smith P. L, and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. Probability density functions of observed rainfall in Montana. National Aeronautics and Space Administration, 1995.

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5

Churnside, James H. Probability density function of optical scintillations (scintillation distribution). U.S. Dept. of Commerce, National Oceanic and Atmospheric Administration, Environmental Research Laboratories, 1989.

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6

J, Lataitis R., and Wave Propagation Laboratory, eds. Probability density function of optical scintillations (scintillation distribution). U.S. Dept. of Commerce, National Oceanic and Atmospheric Administration, Environmental Research Laboratories, Wave Propagation Laboratory, 1989.

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7

Devroye, Luc. Nonparametric density estimation: The L1 view. Wiley, 1985.

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8

László, Györfi, ed. Nonparametric density estimation: The L₁ view. Wiley, 1985.

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9

Canada, Atomic Energy of. Guidelines for defining probability density functions for SYVAC3-CC3 parameters. Atomic Energy of Canada Limited, 1989.

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10

Bahra, Bhupinder. Implied risk-neutral probability density functions from option prices: Theory and application. Bank of England, 1997.

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Book chapters on the topic "Densité de probabilités"

1

Gu, Chong. "Probability Density Estimation." In Smoothing Spline ANOVA Models. Springer New York, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3683-0_6.

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2

Gooch, Jan W. "Probability Density Function." In Encyclopedic Dictionary of Polymers. Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-6247-8_15330.

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3

Gooch, Jan W. "Probability Density, ψ2." In Encyclopedic Dictionary of Polymers. Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-6247-8_9465.

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4

Gooch, Jan W. "Probability Density Function." In Encyclopedic Dictionary of Polymers. Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-6247-8_9466.

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5

Castaing, B. "Probability Density Functions." In Turbulence. Springer US, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2586-8_13.

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6

Nascimento, Abraão D. C. "Probability Density Function." In Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-85040-1_257.

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7

Lista, Luca. "Probability Density Functions." In Statistical Methods for Data Analysis. Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19934-9_3.

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8

Rizzo, Maria L. "Probability Density Estimation." In Statistical Computing with R. Chapman and Hall/CRC, 2019. http://dx.doi.org/10.1201/9780429192760-12.

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9

Nascimento, Abraão D. C. "Probability Density Function." In Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_257-2.

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10

Nascimento, Abraão D. C. "Probability Density Function." In Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_257-1.

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Conference papers on the topic "Densité de probabilités"

1

Oskolkov, K. I. "The Schrödinger density and the Talbot effect." In Approximation and Probability. Institute of Mathematics Polish Academy of Sciences, 2006. http://dx.doi.org/10.4064/bc72-0-13.

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2

Sun, Yi-Chieh, and Inseok Hwang. "Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter with State-Dependent Probabilities." In 2021 European Control Conference (ECC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.23919/ecc54610.2021.9655137.

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3

Leifer, M. S. "Conditional Density Operators and the Subjectivity of Quantum Operations." In FOUNDATIONS OF PROBABILITY AND PHYSICS - 4. AIP, 2007. http://dx.doi.org/10.1063/1.2713456.

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4

Andreev, V. "The Reduction of Density Matrix and Measurement of Bell-CHSH Inequalities." In FOUNDATIONS OF PROBABILITY AND PHYSICS - 4. AIP, 2007. http://dx.doi.org/10.1063/1.2713465.

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5

Wu, M., D. Zheng, J. Yuan, S. Zhang, A. Chen, and B. Cheng. "Probability hypothesis density filter with low detection probability." In IET International Radar Conference (IET IRC 2020). Institution of Engineering and Technology, 2021. http://dx.doi.org/10.1049/icp.2021.0664.

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6

Garcia-Fernandez, Angel F., and Lennart Svensson. "Trajectory probability hypothesis density filter." In 2018 21st International Conference on Information Fusion (FUSION 2018). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.23919/icif.2018.8455270.

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7

Erdinc, Ozgur, Peter Willett, and Yaakov Bar-Shalom. "A physical-space approach for the probability hypothesis density and cardinalized probability hypothesis density filters." In Defense and Security Symposium, edited by Oliver E. Drummond. SPIE, 2006. http://dx.doi.org/10.1117/12.673194.

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8

Goldstein, Adam, and B. Keith Jenkins. "Optical probability density function estimation for real-time pattern classification." In OSA Annual Meeting. Optica Publishing Group, 1992. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1992.thq3.

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Abstract:
We present a design for the optical implementation of a Bayes classifier using the Parzen window probability density estimation technique. The system can also be configured, with simple hardware modifications, as a k-nearest-neighbor classifier. Both versions are asymptotically optimal in the limit of large training set size, in that the probability of classification error asymptotically approaches the Bayes lower limit. This system is fully optical in both the training and computation phases, with no need for off-line electronic calculations. The classifier is trained by holographically stori
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Zoller, P., M. Marte, and D. F. Walls. "Quantum jumps in atomic systems." In OSA Annual Meeting. Optica Publishing Group, 1986. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1986.thj6.

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Abstract:
We present a microscopic model for the so-called quantum jumps in three-level atoms with one transition between two levels being strongly driven and the third level being metastable. Our model is based on calculating the elementary probability density P(0,t)(t1, … , t n ) which gives the probability density that exactly n photons are emitted at times t1, … , t n by the atom in the time interval (0, t) on the strong transition. This enables us to calculate the conditional probabilities c ˜ ( τ ) that given a photon has emitted at τ = 0 the next photon emission occurs at time τ. This quantity is
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Sithiravel, Rajiv, Ratnasingham Tharmarasa, Mike McDonald, Michel Pelletier, and Thiagalingam Kirubarajan. "The spline probability hypothesis density filter." In SPIE Defense, Security, and Sensing. SPIE, 2012. http://dx.doi.org/10.1117/12.921022.

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Reports on the topic "Densité de probabilités"

1

Gaglianone, Wagner Piazza, and Waldyr Dutra Areosa. Financial Conditions Indicator for Brazil. Inter-American Development Bank, 2017. http://dx.doi.org/10.18235/0011805.

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Abstract:
This paper proposes a methodology for constructing a Financial Conditions Indicator (FCI) based on factor analysis and the approaches of Brave and Butters (2011) and Aramonte et al. (2013). A selected set of variables is used and their information content aggregated into a single index that summarizes the overall financial conditions of the economy. The approach is further employed to forecast economic activity. An empirical exercise for Brazil is provided to illustrate the methodology, in which a reduced-form equation is employed to point forecast the growth rate of the Brazilian economy. In
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Clark, G. Probability Density and CFAR Threshold Estimation for Hyperspectral Imaging. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2004. http://dx.doi.org/10.2172/15011636.

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3

Kitsul, Yuriy, and Jonathan Wright. The Economics of Options-Implied Inflation Probability Density Functions. National Bureau of Economic Research, 2012. http://dx.doi.org/10.3386/w18195.

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Kamrath, Matthew, D. Wilson, Carl Hart, Daniel Breton, and Caitlin Haedrich. Evaluating parametric probability density functions for urban acoustic noise. Engineer Research and Development Center (U.S.), 2020. http://dx.doi.org/10.21079/11681/38006.

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Clark, Todd E., Gergely Ganics, and Elmar Mertens. What is the predictive value of SPF point and density forecasts? Federal Reserve Bank of Cleveland, 2022. http://dx.doi.org/10.26509/frbc-wp-202237.

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Abstract:
This paper presents a new approach to combining the information in point and density forecasts from the Survey of Professional Forecasters (SPF) and assesses the incremental value of the density forecasts. Our starting point is a model, developed in companion work, that constructs quarterly term structures of expectations and uncertainty from SPF point forecasts for quarterly fixed horizons and annual fixed events. We then employ entropic tilting to bring the density forecast information contained in the SPF’s probability bins to bear on the model estimates. In a novel application of entropic
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6

Jordan, P. D., C. M. Oldenburg, and J. P. Nicot. Measuring and Modeling Fault Density for Plume-Fault Encounter Probability Estimation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2011. http://dx.doi.org/10.2172/1016011.

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7

Hao, Wei-Da. Waveform Estimation with Jitter Noise by Pseudo Symmetrical Probability Density Function. Portland State University Library, 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.6471.

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8

DESJARDIN, PAUL E., MELVIN R. BAER, RAYMOND L. BELL, and EUGENE S. HERTEL, JR. Towards Numerical Simulation of Shock Induced Combustion Using Probability Density Function Approaches. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2002. http://dx.doi.org/10.2172/801388.

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9

Chow, Winston C. Analysis of the Probability Density Function of the Monopulse Ratio Radar Signal. Defense Technical Information Center, 1996. http://dx.doi.org/10.21236/ada315600.

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10

Poppeliers, Christian, and Leiph Preston. An efficient method to estimate the probability density of seismic Green's functions. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1813651.

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