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Ce livre part d'un lieu commun : des goûts et des couleurs, on ne discute pas. Cette sentence n'est pas une thèse dans le débat, elle prétend le clore d'avance : elle déclare qu'il n'y a rien à savoir là où il n'y a qu'à sentir. Elle conclut de la relativité de fait des goûts à l'absence de toute validité de droit, et...
Kudrnáč, Aleš · Petrúšek, Ivan · Cigán, Jakub · Prokeš, Michaela · y 12 más
This dataset represents survey data from the third wave of the Czech Attitude Barometer (CAB) panel survey. The CAB panel survey studies the attitudes and behaviour of the adult (15 years or older) population of residents in the Czech Republic. Respondents in the panel were sampled using a multi-stage stratified cluste...
Kudrnáč, Aleš · Petrúšek, Ivan · Coufal, Linda · Dvořák, Tomáš · y 15 más
This dataset represents survey data from the second wave of the Czech Attitude Barometer (CAB) panel survey. The CAB panel survey studies the attitudes and behaviour of the adult (15 years or older) population of residents in the Czech Republic. Respondents in the panel were sampled using a multi-stage stratified clust...
just worldSocial Sciencesnon-electoral political participationjudiciary
Kudrnáč, Aleš · Petrúšek, Ivan · Dvořák, Tomáš · Cigán, Jakub · y 15 más
This dataset represents survey data from the first wave of the Czech Attitude Barometer (CAB) panel survey. The CAB panel survey studies the attitudes and behaviour of the adult (15 years or older) population of residents in the Czech Republic. Respondents in the panel were sampled using a multi-stage stratified cluste...
Pervasive data contamination -- stemming from measurement errors, outliers, or adversarial corruption -- has motivated the development of robust statistical methods. In this context, we propose a two-stage Adversarial Contamination-resistant Iterative Hard Thresholding (AC-IHT) algorithm for high-dimensional regression...
Machine LearningFOS: Computer and information sciencesMachine Learning (stat.ML)mathematics
Although much progress has been made in the theory and application of bootstrap approximations for max statistics in high dimensions, the literature has largely been restricted to cases involving light-tailed data. To address this issue, we propose an approach to inference based on robust max statistics, and we show th...
Methodology (stat.ME)FOS: Computer and information sciencesMethodologyStatistics Theory
We propose a novel method to detect and date structural breaks in the entire distribution of functional data. Theoretical guarantees are developed for our procedure under fewer assumptions than in the existing work. In particular, we establish the asymptotic null distribution of the test statistic, which enables us to...
Methodology (stat.ME)FOS: Computer and information sciencesMethodologymathematics
As a growing number of problems involve variables that are random objects, the development of models for such data has become increasingly important. This paper introduces a novel varying-coefficient Fréchet regression model that extends the classical varying-coefficient framework to accommodate random objects as respo...
Methodology (stat.ME)FOS: Computer and information sciences62R20Methodology
The past decade has witnessed a surge of endeavors in statistical inference for high-dimensional sparse regression, particularly via de-biasing or relaxed orthogonalization. Nevertheless, these techniques typically require a more stringent sparsity condition than needed for estimation consistency, which seriously limit...
Statistics TheoryFOS: Mathematicsengineering and technologyStatistics Theory (math.ST)
Heavy tails and stability are two persistent challenges in modelling financial time series, yet most existing approaches rely on finite-moment assumptions and pay insufficient attention to stability issues. To bridge this gap, we propose an asymmetric GARCH model with standardized non-Gaussian stable innovations (sAGAR...
Methodology (stat.ME)FOS: Computer and information sciencesMethodologyStatistics Theory
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