Clifford Lam

Una mirada a los métodos para llenar huecos en conjuntos de datos de series temporales en tensión, centrándose en los datos de taxis de NYC.

Un nuevo método mejora la estimación de factores débiles y fuertes en los datos.

Un nuevo modelo de factores mejora el análisis de datos con el tiempo.

Analizando cómo las regiones se influyen entre sí a través de modelos autorregresivos espaciales dinámicos.