- Udgivet
DISSOLVING OF CUSP FORMS: HIGHER-ORDER FERMI'S GOLDEN RULES
Petridis, Y. N. & Risager, Morten S., jul. 2013, I: Mathematika. 59, 2, s. 269-301Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Higher Order Deformations of Hyperbolic Spectra
Petridis, Y. N. & Risager, Morten S., 2021, Schrödinger Operators, Spectral Analysis and Number Theory: In Memory of Erik Balslev. Albeverio, S., Balslev, A. & Weder, R. (red.). Springer, s. 223-239 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics; Nr. 348).Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Bidrag til bog/antologi › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Arithmetic statistics of modular symbols
Petridis, Y. N. & Risager, Morten S., jun. 2018, I: Inventiones Mathematicae. 212, 3, s. 997-1053Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Local average in hyperbolic lattice point counting: with an appendix by Niko Laaksonen
Petridis, Y. N. & Risager, Morten S., 2017, I: Mathematische Zeitschrift. 285, 3, s. 1319–1344Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Stabilizing variable selection and regression
Pfister, Niklas Andreas, Williams, E. G., Peters, J., Aebersold, R. & Bühlmann, P., 2021, I: Annals of Applied Statistics. 15, 3, s. 1220-1246Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Invariant Causal Prediction for Sequential Data
Pfister, Niklas Andreas, Bühlmann, P. & Peters, J., 2019, I: Journal of the American Statistical Association. 114, 527, s. 1264-1276 13 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Learning stable and predictive structures in kinetic systems
Pfister, Niklas Andreas, Bauer, S. & Peters, J., 2019, I: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 116, 51, s. 25405-25411Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Robustifying independent component analysis by adjusting for group-wise stationary noise
Pfister, Niklas Andreas, Weichwald, Sebastian, Bühlmann, P. & Schölkopf, B., 2019, I: Journal of Machine Learning Research. 20, 50 s., 147.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Identifiability of Sparse Causal Effects using Instrumental Variables
Pfister, Niklas Andreas & Peters, J., 2022, Proceedings of the Thirty-Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. PMLR, s. 1613-1622 10 s. (Proceedings of Machine Learning Research, Bind 180).Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Kernel-based tests for joint independence
Pfister, Niklas Andreas, Bühlmann, P., Schölkopf, B. & Peters, J., 1 jan. 2018, I: Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Statistical Methodology). 80, 1, s. 5-31 27 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Flest downloads
-
4966
downloads
An explorative analysis of ERCC1-19q13 copy number aberrations in a chemonaive stage III colorectal cancer cohort
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
4762
downloads
Faecal contamination and health aspects of processing tomatoes (Solanum lycopersicum) irrigated with wastewater treated by decentralised wastewater treatment technologies
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Konferenceartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
3318
downloads
Allowing the Data to Speak Freely: The Macroeconometrics of the Cointegrated Vector Autoregression
Publikation: Working paper › Forskning
Udgivet
Seneste publikationer
Many neighborly spheres
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Real tropicalization and negative faces of the Newton polytope
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Penalisation Methods in Fitting High‐Dimensional Cointegrated Vector Autoregressive Models: A Review
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Review › Forskning › fagfællebedømt