bamlss:位置、规模和形状的贝叶斯加性模型(和超越)

贝叶斯框架中估计概率分布回归模型的基础结构。分布参数可以捕获位置、比例、形状等,每个参数可能取决于类似于广义可加模型的复杂可加项(固定、随机、平滑、空间等)。Umlauf,Klein,Zeileis(2019)介绍了概念和计算框架<doi:10.1080/10618600.2017.1407325>以及位于乌姆劳夫、克莱因、西蒙和泽利斯的R包(2021年)<doi:10.18637/jss.v100.i04>.

版本: 1.2-4
取决于: R(≥3.5.0),尾波,色彩空间,分配3(≥ 0.2.1),mgcv公司
进口: 公式,工商管理硕士,mvtnorm公司,服务提供商,矩阵,生存,方法,并行
建议: 一点,ff(关闭),领域,形状的广义可加模型,gamls.dist公司,插入,rjags公司,贝叶斯X,地图数据,地图,平方英尺,奈特,拔管器,spdep公司,动物园,珊瑚礁,西班牙语2,sd之前,随机反演,格洛吉斯,格尔姆奈特,评分规则,针织物,rmarkdown公司,MASS(质量),张量流
出版: 2024-04-29
内政部: 10.32614/CRAN.包装箱
作者: 尼古拉斯·乌姆劳夫ORCID标识[aut,cre],纳迪娅·克莱恩ORCID标识[自动],阿奇姆·泽利斯ORCID标识[自动],梅克·科勒,托尔斯滕·西蒙ORCID标识[自动],斯坦尼斯劳斯·斯塔德曼,亚历山大·沃克曼ORCID标识【ctb】
维护人员: 尼古拉·乌姆劳夫(Nikolaus Umlauf)。uibk.ac.at>上的Umlauf
许可证: GPL-2型|GPL-3公司
网址: http://www.bamlss.org/
需要编译:
引用: bamlss引文信息
材料: 新闻
在视图中: 贝叶斯主义者,混合模型
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