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大于其部分之和:计算灵活的贝叶斯层次建模。 (英语) 兹伯利07570509

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62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
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参考文献:

[1] Berliner LM(1996)层次贝叶斯时间序列模型。在最大熵和贝叶斯方法中。施普林格,第15-22页·Zbl 0886.62080号
[2] Besbeas,P。;弗里曼,SN;摩根,BJ;Catchpole,EA,整合标记再捕获和人口普查数据以估计动物丰度和人口统计参数,《生物计量学》,58,540-547(2002)·Zbl 1210.62223号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2002.00540.x
[3] Besbeas,P。;摩根,BJ,《综合人口建模的精确推断》,生物计量学,75,2,475-484(2019)·Zbl 1436.62512号 ·doi:10.1111/biom.13045
[4] Brooks,SP;金·R。;摩根,BJT,《结合动物丰度和人口数据的贝叶斯方法》,《动物生物多样性保护》,27,1,515-529(2004)
[5] de Valpine,P。;Turek博士。;CJ帕西奥雷克;安德森·伯格曼,C。;朗,DT;Bodik,R.,用模型编程:用NIMBLE编写通用模型结构的统计算法,J Comput Graph Stat,26,2403-413(2017)·doi:10.1080/10618600.2016.1172487
[6] Gasparini,A。;B.阿姆斯特朗。;Kenward,M.,《非线性和其他多参数关联的多元荟萃分析》,《统计医学》,31,29,3821-3839(2012)·数字对象标识代码:10.1002/sim.5471
[7] Gelfand,A。;Ghosh,S。;Damien,P。;Dellaportas,P。;Polson,NG;斯蒂芬斯,DA,层次建模,贝叶斯理论与应用,33-49(2015),牛津:牛津大学出版社,牛津·Zbl 1307.62008号
[8] 盖尔芬德,AE;萨胡,斯洛伐克;英国石油公司卡林;贝纳多,JM;JO伯杰;阿联酋Dawid;Smith,AFM,广义线性混合模型的有效参数化,贝叶斯统计6(1996),牛津:牛津大学出版社,牛津
[9] 盖尔芬德,AE;Smith,AF,《基于抽样的边际密度计算方法》,美国统计协会杂志,85,398-409(1990)·Zbl 0702.62020号 ·网址:10.1080/01621459.1990.10476213
[10] Gelman,A。;卡林,JB;斯特恩,HS;邓森,DB;Vehtari,A。;Rubin,DB,贝叶斯数据分析(2013),博卡拉顿:CRC出版社,博卡拉顿·doi:10.1201/b16018
[11] Geyer C.J(2005)。Le Cam做得很简单:最大似然渐近,没有LLN或CLT或样本量趋于无穷大。技术报告,技术报告643,明尼苏达大学统计学院
[12] 古迪,RJ;Presanis,AM;Lunn,D。;De Angelis,D。;Wernisch,L.,《马尔可夫合并与分裂模型》,贝叶斯分析,第14期,第81-109页(2019年)·兹比尔1409.62153 ·doi:10.1214/18-BA1104
[13] 古提斯,C。;Casella,G.,解释鞍点近似,《美国统计》,53,3,216-224(1999)
[14] 绿色,PJ;英国阿图兹涅斯基。;佩雷拉,M。;Robert,CP,《贝叶斯计算:当前状态总结以及前后样本》,《统计计算》,25,4,835-862(2015)·Zbl 1331.62017年 ·doi:10.1007/s11222-015-9574-5
[15] Hanson,TE;AJ布兰斯科姆;Johnson,WO,Informative(g)-逻辑回归的先验,贝叶斯分析,9597-612(2014)·Zbl 1327.62395号 ·doi:10.1214/14-BA868
[16] 希金斯,JP;SG汤普森;Spiegelholter,DJ,随机效应荟萃分析的重新评估,J R Stat Soc A Stat Soc,172,1137-159(2009)·文件编号:10.1111/j.1467-985X.2008.00552.x
[17] 新墨西哥州霍布斯。;Hooten,M.B.,《贝叶斯模型:生态学家的统计入门》(2015),普林斯顿:普林斯顿大学出版社,普林斯顿·doi:10.1515/9781400866557
[18] Hooten,MB;Buderman,FE;布罗斯特,BM;汉克斯,EM;Ivan,JS,用于人口水平推断的动物层次运动模型,环境计量学,27,322-333(2016)·Zbl 1525.62140号 ·doi:10.1002/env.2402
[19] Hooten,MB;约翰逊,DS;布罗斯特,BM,《使递归贝叶斯推理可访问》,《美国统计》,75,185-194(2021)·Zbl 07632854号 ·doi:10.1080/00031305.2019.1665584
[20] 约翰逊,DS;伦敦,JM;Kuhn,CE,动物空间使用和其他运动指标的贝叶斯推断,农业生物环境统计杂志,16,3,357-370(2011)·Zbl 1306.62298号 ·doi:10.1007/s13253-011-0056-8
[21] 卡斯,RE;Steffey,D.,条件独立层次模型中的近似贝叶斯推断(参数经验贝叶斯模型),美国统计协会杂志,84,407,717-726(1989)·doi:10.1080/01621459.1989.10478825
[22] 克里斯滕森,K。;尼尔森,A。;柏格,CW;Skaug,H。;Bell,B.,TMB:自动微分和拉普拉斯近似,J Stat Softw,70,1,1-21(2016)·doi:10.18637/jss.v070.2005
[23] Laake J(2013)RMark:使用MARK分析捕获再捕获数据的R接口。AFSC处理报告2013-01,阿拉斯加鱼类。科学。美分。,美国国家海洋和大气管理局。三月鱼。服务。,华盛顿州西雅图
[24] Le Cam L,Yang GL(2000)统计学中的渐近:一些基本概念。Springer-Verlag,纽约,第二版·Zbl 0952.62002号
[25] Lunn,D。;巴雷特,J。;出汗,M。;Thompson,S.,《两阶段完全贝叶斯层次模型及其在荟萃分析中的应用》,J R Stat Soc Ser C(Appl Stat),62,4,551-572(2013)·doi:10.1111/rssc.12007
[26] HM McCaslin;Feuka,AB;Hooten,MB,《生态学层次模型的层次计算》,《生态进化方法》,12,2,245-254(2021)·doi:10.1111/2041-210X.13513
[27] Mesquita D,Blomstedt P,Kaski S(2020)使用深度可逆变换尴尬地并行MCMC。人工智能中的不确定性。PMLR,第1244-1252页
[28] Michelot T、Etienne M-P、Gloaguen P(2019)《朗之万扩散作为动物迁徙和栖息地选择的连续时间模型》。生态学和进化方法(出版)
[29] Plummer M(2003)JAGS:使用吉布斯抽样分析贝叶斯图形模型的程序。摘自:第三届分布式统计计算国际研讨会论文集。奥地利维也纳
[30] Schaub,M。;Abadi,F.,《综合人口模型:深入了解人口动态的新分析框架》,J Ornithol,152,1,227-237(2011)·doi:10.1007/s10336-010-0632-7
[31] 斯科特,SL;拦截器,AW;博纳西,FV;奇普曼,HA;乔治,EI;McCulloch,RE,Bayes和大数据:共识蒙特卡罗算法,国际管理科学与工程管理杂志,11,2,78-88(2016)
[32] 斯卡格,HJ;Fournier,DA,非高斯层次模型中边际似然的自动近似,计算统计数据分析,51,2,699-709(2006)·Zbl 1157.65317号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.03.005
[33] Srivastava,S。;李,C。;Dunson,DB,通过Wasserstein空间中的重心实现可伸缩贝叶斯,J Mach Learn Res,19,1,312-346(2018)·Zbl 1444.62037号
[34] van Beeck Calkoen,ST;Kuijper,DP;沙子,H。;新泽西州辛格;van Wieren,东南部;Cromsigt,JP,狼的出现是否降低了年轻森林种植园中驼鹿的觅食强度?,生态学,41,11776-1787(2018)·doi:10.1111/ecog.03229
[35] Van der Vaart,AW,渐近统计(2000),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 0943.6202号
[36] 白色,GC;Burnham,KP,项目MARK:标记动物种群的生存估计,鸟类研究,46,sup1,S120-S139(1999)·doi:10.1080/00063659909477239
[37] Wikle,CK,《环境科学的层次模型》,国际统计评论,71,2,181-199(2003)·Zbl 1114.62367号 ·doi:10.1111/j.1751-5823.003.tb00192.x
[38] Wood,SN,半参数广义线性模型的快速稳定限制最大似然和边际似然估计,J R Stat Soc Ser B(Stat Methodol),73,1,3-36(2011)·Zbl 1411.62089号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x
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