Información de profesor


PROFESOR: VILAR FERNÁNDEZ, JOSÉ ANTONIO

Datos personales

Departamento: Matemáticas
Universidad: Universidad de Coruña
Campus: Elviña
Correo electrónico: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Categoría: Titular de Universidad
Dedicación: Tiempo completo

Localización

Facultad de: Informática
Teléfono: (+34)981167000

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2) J. A. Vilar(2013). "Time series clustering based on nonparametric multidimensional forecast densities". Electronic Journal of Statistics. 7. pp. 1019-1046. Institute of Mathematical Statistics Google Scholar
3) Vilar Fernández, Juan Manuel, J. A. Vilar (2012). A Bootstrap Test for the Equality of Nonparametric Regression Curves Under Dependence Communications in Statistics: Theory and Methods. 41(6). pp. 1069 - 1088. Taylor & Francis Inc Google Scholar
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5) J. A. Vilar(2010). "Non-linear time series clustering based on non-parametric forecast densities". Computational Statistics & Data Analysis. 54. pp. 2850-2865. Elsevier Science BV Google Scholar
6) J. A. Vilar(2010). "Comparing several parametric and nonparametric approaches to time series clustering: A simulation study. ". Journal of Classification. 27. pp. 333-362. Springer Google Scholar