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We study extremal problems related to nonparametric maximum likelihood estimation (MLE) of a signal in white noise.The aim is to reduce these to standard problems of optimal control which can be solve...
I started looking at log-concave distributions when I was searching for an appropriate model for subpopulations of multivariate flow cytometry data about ten years ago. The use of log-concave ...
Independent Component Analysis (ICA) models are very popular semiparametric models in which we observe independent copies of a random vector $X = AS$, where $A$ is a non-singular matrix and $S$ has in...
We study maximum likelihood estimation in Gaussian graphical models from a geometric point of view. An algebraic elimination criterion allows us to nd exact lower bounds on the number of observations...
In this paper, generalized quasi-likelihood estimation for a Poisson Process model with a dependent structure is developed incorporating knowledge of skewness and kurtosis. This is a generalization of...

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