Szanowni Państwo, w związku z bardzo dużą ilością zgłoszeń, rejestracją danych w dwóch systemach bibliograficznych, a jednocześnie zmniejszonym zespołem redakcyjnym proces rejestracji i redakcji opisów publikacji jest wydłużony. Bardzo przepraszamy za wszelkie niedogodności i dziękujemy za Państwa wyrozumiałość.
Repository logoRepository logoRepository logoRepository logo
Repository logoRepository logoRepository logoRepository logo
  • Communities & Collections
  • Research Outputs
  • Employees
  • AAAHigh contrastHigh contrast
    EN PL
    • Log In
      Have you forgotten your password?
AAAHigh contrastHigh contrast
EN PL
  • Log In
    Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Bibliografia UPP
  3. Bibliografia UPP
  4. Structure identification for a linearly structured covariance matrix: part II
 
Full item page
Options

Structure identification for a linearly structured covariance matrix: part II

Type
Journal article
Language
English
Date issued
2023
Author
Mieldzioc, Adam 
Faculty
Wydział Rolnictwa, Ogrodnictwa i Biotechnologii
PBN discipline
agriculture and horticulture
Journal
Biometrical Letters
ISSN
1896-3811
DOI
10.2478/bile-2023-0014
Web address
https://reference-global.com/article/10.2478/bile-2023-0014
Volume
60
Number
2
Pages from-to
201-209
Abstract (EN)
Covariance matrices with a linear structure are widely used in multivariate analysis. The choice of covariance structure can be made from a set of possible linear structures. As a result, the most appropriate structure is determined by minimizing the discrepancy function. This paper is a continuation of previous work on identifying linear structures with an entropy loss function as a discrepancy function. We present extensive simulation studies on the correctness of identification with the assumed pentagonal banded Toeplitz structure.
Keywords (EN)
  • covariance structure

  • compound symmetry matrix

  • banded Toeplitz matrix

  • identification

  • entropy loss function

License
cc-by-nc-ndcc-by-nc-nd CC-BY-NC-ND - Attribution-NonCommercial-NoDerivatives
Open access date
December 29, 2023
Fundusze Europejskie
  • About repository
  • Contact
  • Privacy policy
  • Cookies

Copyright 2025 Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu

DSpace Software provided by PCG Academia