Персоналии
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
 
Линке Юлиана Юрьевна

Публикаций: 39 (39)
в MathSciNet: 17 (17)
в zbMATH: 8 (8)
в Web of Science: 13 (13)
в Scopus: 13 (13)
Цитированных статей: 31
Цитирований: 220
Лекций и докладов: 5

Статистика просмотров:
Эта страница:1807
Страницы публикаций:7957
Полные тексты:2195
Списки литературы:1105
доктор физико-математических наук (2024)
Специальность ВАК: 01.01.05 (теория вероятностей и математическая статистика)
Дата рождения: 5.05.1975
E-mail:

Основные темы научной работы

нелинейная и непараметрическая регрессия, ядерные оценки, одношаговые оценки, задача о разладке

   
Основные публикации:
  1. Yu.Yu. Linke, Asymptotic properties of one-step M-estimators., Communications in Statistics - Theory and Methods., 48, (2019), 4096-4118
  2. Linke Y., Borisov I., Ruzankin P., Kutsenko V., Yarovaya E., Shalnova S., “Universal local linear kernel estimators in nonparametric regression”, Mathematics, 10:15 (2022), 2693.
  3. Yu.Yu. Linke, I.S. Borisov, Constructing initial estimators in one-step estimation procedures of nonlinear regression, Stat. Probab. Lett., 120, (2017), 87-94
  4. Yu.Yu. Linke, Asymptotic normality of one-step M-estimators based on non-identically distributed observations., Stat. Probab. Lett., 129, (2017), 216-221
  5. Yu.Yu. Linke, I.S,Borisov, “Insensitivity of Nadaraya–Watson estimators to design correlation”, Communications in Statistics - Theory and Methods, 51:19 (2022), 6909-6918

https://www.mathnet.ru/rus/person17819
Список публикаций на Google Scholar
https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/662637

Список публикаций:
| научные публикации | по годам | по типам | по числу цит. | общий список |


Цитирования (Crossref Cited-By Service + Math-Net.Ru)

   2024
1. Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов, “Универсальные непараметрические ядерные оценки для функций среднего и ковариации случайного процесса”, Теория вероятн. и ее примен., 69:1 (2024), 46–75  mathnet  crossref; Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Universal nonparametric kernel-type estimators for the mean and covariance functions of a stochastic process”, Theory Probab. Appl., 69:1 (2024), 35–58  crossref  scopus 2
2. Linke Y. , Borisov I. , Ruzankin P. , Kutsenko V., Yarovaya E., Shalnova S., “Multivariate Universal Local Linear Kernel Estimators in Nonparametric Regression: Uniform Consistency”, Mathematics, 12:12 (2024), 1890 , 23 pp.  crossref

   2023
3. Ю. Ю. Линке, “К вопросу о нечувствительности оценок Надарая–Ватсона относительно корреляции элементов дизайна”, Теория вероятн. и ее примен., 68:2 (2023), 236–252  mathnet  crossref; Yu. Yu. Linke, “Towards insensitivity of Nadaraya–Watson estimators with respect to design correlation”, Theory Probab. Appl., 68:2 (2023), 198–210  crossref  scopus 8
4. Ю. Ю. Линке, “О достаточных условиях состоятельности локально-линейных ядерных оценок”, Матем. заметки, 114:3 (2023), 353–369  mathnet  crossref  crossref  mathscinet; Yu. Yu. Linke, “On Sufficient Conditions for the Consistency of Local Linear Kernel Estimators”, Math. Notes, 114:3 (2023), 308–321  crossref  mathscinet  scopus 1
5. Y.Y. Linke, I.S. Borisov, P.S. Ruzankin, “Universal kernel-type estimation of random fields”, Statistics, 57:4 (2023), 785-810  crossref 4
6. Ю. Ю. Линке, “Оценивание функции среднего для зашумленного случайного процесса при наличии разреженных данных”, Чебышевский сб., 24:5 (2023), 112–125  mathnet  crossref
7. Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов, “Об одном подходе к построению явных оценок в задачах нелинейной регрессии”, Матем. тр., 26:2 (2023), 177–191  mathnet  crossref; Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “An approach to constructing explicit estimators in nonlinear regression”, Siberian Adv. Math., 33:4 (2023), 338–346  crossref 2

   2022
8. Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Insensitivity of Nadaraya–Watson estimators to design correlation”, Communications in Statistics – Theory and Methods, 51:19 (2022), 6909–6918  crossref 10
9. Y. Linke, I. Borisov, P. Ruzankin, V. Kutsenko, E. Yarovaya, S. Shalnova., “Universal local linear kernel estimators in nonparametric regression”, Mathematics, 10:15 (2022), 2693  crossref 13
10. Ю. Ю. Линке, “Ядерные оценки для функции математического ожидания случайного процесса в условиях разреженного дизайна”, Матем. тр., 25:2 (2022), 149–161  mathnet  crossref

   2021
11. I. S. Borisov, Yu. Yu. Linke, P. S. Ruzankin, “Universal weighted kernel-type estimators for some class of regression models”, Metrika, 84:2 (2021), 141-166  crossref 12

   2019
12. Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Toward the notion of intrinsically linear models in nonlinear regression”, Siberian Adv. Math., 29:3 (2019), 210-216  crossref 1
13. Yu. Yu. Linke, “Asymptotic properties of one-step M-estimators”, Communications in Statistics – Theory and Methods, 48:16 (2019), 4096-4118  crossref 13
14. Yu.Yu. Linke, “Kernel estimators for the mean function of a stochastic process under sparse design conditions”, Siberian Advances in Mathematics, 32:4 (2019), 269–276  crossref 1

   2018
15. Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов, “О построении явных оценок в задачах нелинейной регрессии”, Теория вероятн. и ее примен., 63:1 (2018), 29–56  mathnet  crossref  isi  elib; Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Constructing explicit estimators in nonlinear regression problems”, Theory Probab. Appl., 63:1 (2018), 22–44  crossref  isi  scopus 18

   2017
16. Ю. Ю. Линке, “Асимптотические свойства одношаговых взвешенных $M$-оценок с приложениями к задачам регрессии”, Теория вероятн. и ее примен., 62:3 (2017), 468–498  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib; Yu. Yu. Linke, “Asymptotic properties of one-step weighted $M$-estimators with application to some regression problems.”, Theory Probab. Appl., 62:3 (2018), 373–398  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus 10
17. Ю. Ю. Линке, “Двухшаговое оценивание параметра в одной неоднородной линейной регрессионной модели”, Сиб. журн. чист. и прикл. матем., 17:2 (2017), 39–51  mathnet  crossref  elib; Yu. Yu. Linke, “Two-step estimation in heteroscedastic linear regression model”, J. Math. Sci., 231:2 (2018), 206–217  crossref
18. Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Constructing initial estimators in one-step estimation procedures of nonlinear regression”, Statist. Probab. Lett., 120 (2017), 87-94  crossref 20
19. Yu. Yu. Linke, “Asymptotic normality of one-step M-estimators based on non-identically distributed observations”, Statist. Probab. Lett., 129 (2017), 216-221  crossref 10

   2016
20. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Об условиях асимптотической нормальности одношаговых $M$-оценок”, Сиб. журн. чист. и прикл. матем., 16:4 (2016), 46–64  mathnet  crossref  elib; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Conditions of asymptotic normality of one-step $M$-estimators”, J. Math. Sci., 230:1 (2018), 95–111  crossref 2

   2015
21. Ю. Ю. Линке, “Об уточнении одношаговых оценок Фишера в случае медленно сходящихся предварительных оценок”, Теория вероятн. и ее примен., 60:1 (2015), 80–98  mathnet  crossref  mathscinet  isi  elib; Yu. Yu. Linke, “Refinement of Fisher’s one-step estimators in the case of slowly converging preliminary estimators”, Theory Probab. Appl., 60:1 (2016), 88–102  crossref  mathscinet  isi  scopus 5

   2014
22. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Об условиях асимптотической нормальности одношаговых оценок Фишера для однопараметрических семейств распределений”, Сиб. электрон. матем. изв., 11 (2014), 464–475  mathnet 4

   2013
23. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Об асимптотике распределений одного класса двухшаговых статистических оценок многомерного параметра”, Матем. тр., 16:1 (2013), 89–120  mathnet  mathscinet  elib; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “On asymptotics of the distributions of some two-step statistical estimators of a mutlidimensional parameter”, Siberian Adv. Math., 24:2 (2014), 119–139  crossref  mathscinet 2
24. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Об асимптотике распределения двухшаговых статистических оценок одномерного параметра”, Сиб. электрон. матем. изв., 10 (2013), 627–640  mathnet 1

   2011
25. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “О решениях уравнения для улучшающих добавок в задачах регрессии”, Матем. тр., 14:2 (2011), 127–146  mathnet  mathscinet  elib; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “On solutions to the equation for improving additives in regression problems”, Siberian Adv. Math., 22:4 (2012), 261–274  crossref  mathscinet 1
26. А. И. Саханенко, Ю. Ю. Линке, “Состоятельное оценивание в задаче линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах”, Сиб. матем. журн., 52:4 (2011), 894–912  mathnet  mathscinet  isi  elib; A. I. Sakhanenko, Yu. Yu. Linke, “Consistent estimation in a linear regression problem with random errors in coefficients”, Siberian Math. J., 52:4 (2011), 711–726  crossref  mathscinet  isi  elib  scopus 3
27. Ю. Ю. Линке, “Об асимптотике распределения двухшаговых статистических оценок”, Сиб. матем. журн., 52:4 (2011), 841–860  mathnet  mathscinet  isi; Yu. Yu. Linke, “On the asymptotics of distributions of two-step statistical estimates”, Siberian Math. J., 52:4 (2011), 665–681  crossref  mathscinet  isi  scopus 5
28. А. И. Саханенко, Ю. Ю. Линке, “Улучшение оценок в задаче линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах”, Сиб. матем. журн., 52:1 (2011), 143–160  mathnet  mathscinet  isi; A. I. Sakhanenko, Yu. Yu. Linke, “Improvement of estimators in a linear regression problem with random errors in coefficients”, Siberian Math. J., 52:1 (2011), 113–126  crossref  mathscinet  isi  scopus 5

   2010
29. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Асимптотически оптимальное оценивание в задаче линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах”, Сиб. матем. журн., 51:1 (2010), 128–145  mathnet  mathscinet  isi; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Asymptotically optimal estimation in a linear regression problem with random errors in coefficients”, Siberian Math. J., 51:1 (2010), 104–118  crossref  mathscinet  isi  scopus 6

   2009
30. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Асимптотически оптимальное оценивание в задаче линейной регрессии при невыполнении некоторых классических предположений”, Сиб. матем. журн., 50:2 (2009), 380–396  mathnet  mathscinet  isi; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Asymptotically optimal estimation in the linear regression problem in the case of violation of some classical assumptions”, Siberian Math. J., 50:2 (2009), 302–315  crossref  mathscinet  isi  scopus 9

   2008
31. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Асимптотически нормальное оценивание в задаче дробно-линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах”, Сиб. матем. журн., 49:3 (2008), 592–619  mathnet  mathscinet  zmath  isi; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Asymptotically normal estimation in the linear-fractional regression problem with random errors in coefficients”, Siberian Math. J., 49:3 (2008), 474–497  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus 7

   2006
32. А. И. Саханенко, Ю. Ю. Линке, “Асимптотически оптимальное оценивание в задаче дробно-линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах”, Сиб. матем. журн., 47:6 (2006), 1372–1400  mathnet  mathscinet  zmath  isi; A. I. Sakhanenko, Yu. Yu. Linke, “Asymptotically optimal estimation in a linear-fractional regression problem with random errors in coefficients”, Siberian Math. J., 47:6 (2006), 1128–1153  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus 10

   2005
33. A. A. Borovkov, Yu. Yu. Linke, “Change-point problem for large samples and incomplete information on distribution”, Math. Methods of Statistics, 14:4 (2005), 404-430

   2004
34. A. A. Borovkov, Yu. Yu. Linke, “Asymptotically optimal estimates in the smooth change-point problem”, Math. Methods of Statistics, 13:1 (2004), 1-24

   2003
35. Ю. В. Аскарова, Ю. Ю. Линке, “Об условиях асимптотической нормальности оценок второго шага в двумерной задаче дробно-линейной регрессии”, Сиб. журн. индустр. матем., 6:3 (2003), 8–17  mathnet  mathscinet  zmath

   2001
36. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Явное асимптотически нормальное оценивание параметров уравнения Михаэлиса–Ментен”, Сиб. матем. журн., 42:3 (2001), 610–633  mathnet  mathscinet  zmath  isi; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Asymptotically normal explicit estimation of parameters in the Michaelis–Menten equation”, Siberian Math. J., 42:3 (2001), 517–536  crossref  mathscinet  zmath  isi 8
37. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Асимптотически нормальное оценивание многомерного параметра в задаче дробно-линейной регрессии”, Сиб. матем. журн., 42:2 (2001), 372–388  mathnet  mathscinet  zmath  isi; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Asymptotically normal estimation of a multidimensional parameter in the linear-fractional regression problem”, Siberian Math. J., 42:2 (2001), 317–331  crossref  mathscinet  zmath  isi 9

   2000
38. Ю. Ю. Линке, “Явное асимптотически нормальное оценивание параметра для некоторой многомерной задачи нелинейной регрессии”, Сиб. журн. индустр. матем., 3:1 (2000), 157–164  mathnet  mathscinet  zmath
39. Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко, “Асимптотически нормальное оценивание параметра в задаче дробно-линейной регрессии”, Сиб. матем. журн., 41:1 (2000), 150–163  mathnet  mathscinet  zmath  isi; Yu. Yu. Linke, A. I. Sakhanenko, “Asymptotically normal estimation of a parameter in a linear-fractional regression problem”, Siberian Math. J., 41:1 (2000), 125–137  crossref  mathscinet  zmath  isi 18

Доклады и лекции в базе данных Math-Net.Ru
1. Универсальные ядерные оценки в непараметрической регрессии с приложениями к нелинейным регрессионным моделям
Ю. Ю. Линке
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
13 декабря 2023 г. 16:45
2. Универсальные ядерные оценки в непараметрической регрессии
Ю. Ю. Линке
Вторая конференция Математических центров России. Секция «Теория вероятностей»
11 ноября 2022 г. 15:30   
3. Универсальные локально-постоянные и локально-линейные ядерные оценки в непараметрической регрессии
Ю. Ю. Линке
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
2 марта 2022 г. 16:45   
4. Построение явных оценок в задачах нелинейной регрессии с приложениями к непараметрическим регрессионным моделям
Ю. Ю. Линке
Большой семинар кафедры теории вероятностей МГУ
21 апреля 2021 г. 16:45   
5. Асимптотические свойства одношаговых $M$-оценок с приложениями к задачам регрессии
Ю. Ю. Линке
Городской семинар по теории вероятностей и математической статистике
29 апреля 2016 г. 18:00

Организации
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024