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Applied stochastic models in business and industry, 2021-07, Vol.37 (4), p.823-833
2021
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Colloids and surfaces. A, Physicochemical and engineering aspects, 2016-11, Vol.508, p.48-56
2016
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Applied stochastic models in business and industry, 2011-07, Vol.27 (4), p.384-401
2011
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ACM transactions on embedded computing systems, 2008-02, Vol.7 (2), p.1-22
2008
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2024 11th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN), 2024, p.64-71
2024
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2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), 2017, p.1894-1902
2017
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2009
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A Review of INLA
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.17-28
1, 2023
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Hierarchical Multivariate Time Series
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.243-260
1, 2023
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Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.111-130
1, 2023
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Modeling Categorical Time Series
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.149-172
1, 2023
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Modeling Univariate Time Series
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.79-94
1, 2023
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Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.217-242
1, 2023
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Details of R-INLA for Time Series
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.29-78
1, 2023
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Non-Gaussian Continuous Responses
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.131-148
1, 2023
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Spatio-temporal Modeling
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.205-216
1, 2023
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Time Series Regression Models
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.95-110
1, 2023
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Modeling Stochastic Volatility
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.197-204
1, 2023
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Modeling Count Time Series
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.173-196
1, 2023
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Resources for the User
Dynamic Time Series Models using R-INLA, 2023, Vol.1, p.261-272
1, 2023
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