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A Statistical Inference Comparison for Measurement Estimation Using Stochastic Simulation Techniques

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dc.contributor 31249 es_ES
dc.contributor.other https://orcid.org/0000-0002-7337-8974
dc.coverage.spatial Global es_ES
dc.creator De la Rosa Vargas, José Ismael
dc.creator Miramontes de León, Gerardo
dc.date.accessioned 2020-04-15T17:48:58Z
dc.date.available 2020-04-15T17:48:58Z
dc.date.issued 2008-10
dc.identifier info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.identifier.issn 0018-9456 es_ES
dc.identifier.issn 1557-9662 es_ES
dc.identifier.uri http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1675
dc.identifier.uri https://doi.org/10.48779/67md-eq91
dc.description.abstract The purpose of this paper is to present a comparison of different techniques for making statistical inference about a measurement system model. This comparison involves results when two main assumptions are made: 1) the unknowable behavior of the probability density function (pdf) p(e) of errors since the real measurement systems are always exposed to continuous perturbations of an unknown nature and 2) the assumption that, after some experimentation, one can obtain sufficient information that can be incorporated into the modeling as prior information. es_ES
dc.language.iso eng es_ES
dc.publisher IEEE Instrumentation and Measurement Society es_ES
dc.relation DOI: 10.1109/TIM.2008.922098 es_ES
dc.relation.uri generalPublic es_ES
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.source IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, Vol. 57, No. 10, pp. 2169-2180, October 2008. es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA Y TECNOLOGIA [7] es_ES
dc.subject.other Bootstrap es_ES
dc.subject.other indirect measurement es_ES
dc.subject.other Monte Carlo Markov chain (MCMC) es_ES
dc.subject.other nonlinear regression es_ES
dc.subject.other nonparametric probability density function (pdf) estimation es_ES
dc.title A Statistical Inference Comparison for Measurement Estimation Using Stochastic Simulation Techniques es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article es_ES


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