工具书类
[1] Antoniak，C.E.（1974）。Dirichlet过程与贝叶斯非参数问题应用的混合。安。统计师。2(6), 1152-1174.10.1214/aos/1176342871在谷歌学者中搜索
[2] Arbel，J.、P.De Blasi和I.Prünster（2018年）。Pitman-Yor过程的随机近似。贝叶斯分析。，出现。可在https://doi.org/10.1214/18-BA1127。10.1214/18-BA1127在谷歌学者中搜索
[3] Arbel，J.、S.Favaro、B.Nipoti和Y.W.Teh（2017年）。发现概率的贝叶斯非参数推断：可信区间和大样本渐近。统计师。中国科学院学报27（2），839-858。10.5705/ss.202015.250在谷歌学者中搜索
[4] Bassetti，F.、R.Casarin和F.Leisen（2014年）。贝叶斯推理的依赖贝塔积的Pitman-Yor过程。《计量经济学杂志》180（1），49-72。2016年10月10日/j.jeconom.2014.01.007在谷歌学者中搜索
[5] Battiston，M.、S.Favaro、D.M.Roy和Y.W.Teh（2018年）。产品形式可交换特征概率函数的一种表征。附录申请。普罗巴伯。28(3), 1423-1448.10.1214/17-AAP1333在谷歌学者中搜索
[6] Canale，A.、A.Ligoi、B.Nipoti和I.Prünster（2017年）。关于Pitman-Yor过程中的尖峰和板底测量。生物计量学104（3），681-697。10.1093/biomet/asx041在谷歌学者中搜索
[7] Caron，F.、W.Neiswanger、F.Wood、A.Doucet和M.Davy（2017年）。时变Pitman-Yor过程的广义Pólya urn。J.马赫。学习。决议18（27），1-32。在谷歌学者中搜索
[8] Clauset，A.、C.R.Shalizi和M.E.Newman（2009年）。经验数据中的幂律分布。SIAM版本51（4），661-703。10.1137/070710111在谷歌学者中搜索
[9] De Blasi，P.、S.Favaro、A.Ligoi、R.H.Mena、I.Prünster和M.Ruggiero（2015）。吉布斯型先验是狄里克莱过程最自然的推广吗？IEEE传输。模式分析。机器。智力。37(2), 212-229.10.1109/TPAMI.2013.217年3月10日在谷歌学者中搜索公共医学
[10] De Luca，G.和P.Zuccolotto（2011年）。一种基于尾部相关性的时间序列聚类差异性度量。高级数据分析。分类。5(4), 323-340.2007年10月10日/11634-011-0098-3在谷歌学者中搜索
[11] 德里达·B（Derrida，B.）（1981年）。随机能量模型：无序系统的精确可解模型。物理学。版本B 24（5），2613-2626。10.1103/物理版次B.24.2613在谷歌学者中搜索
[12] Favaro，S.、A.Ligoi、R.Mena和I.Prünster（2009年）。基于双参数Poisson-Dirichlet过程先验的物种多样性贝叶斯非参数推断。J.R.Stat.Soc.系列。B.统计方法。71(5), 993-1008.10.1111/j.1467-9868.2009.00717.x在谷歌学者中搜索
[13] Favaro，S.和S.G.Walker（2013）。切片取样-稳定的泊松-金曼混合模型。J.计算。图表。统计师。22(4), 830-847.10.1080/10618600.2012.681211在谷歌学者中搜索
[14] Feng、S.和W.Sun（2010年）。与双参数Poisson-Dirichlet分布和Dirichlet过程相关的一些扩散过程。普罗巴伯。理论关联。字段148（3-4），501-525。2007年10月7日/00440-009-0238-2在谷歌学者中搜索
[15] Ferguson，T.S.（1973）。一些非参数问题的贝叶斯分析。安。统计师。1(2), 209-230.10.1214/aos/1176342360在谷歌学者中搜索
[16] Ghosal，S.和A.Van der Vaart（2017年）。非参数贝叶斯推断基础。剑桥大学出版社。10.1017/9781139029834在谷歌学者中搜索
[17] Ishwaran，H.和L.F.James（2001年）。破胶前期吉布斯取样方法。J.Amer。统计师。协会96（453），161-173。10.1198/016214501750332758在谷歌学者中搜索
[18] Jara，A.、E.Lesa_re、M.De Iorio和F.Quintana（2010年）。多元双间隔截尾数据的贝叶斯半参数推断。附录申请。《法律总汇》第4（4）页，第2126-2149页。10.1214/10-AOAS368在谷歌学者中搜索
[19] Kerov，S.V.（2006）。相干随机分配和Ewens-Pitman公式。数学杂志。科学。138(3), 5699-5710.2007年10月10日/10958-006-0338-9在谷歌学者中搜索
[20] Kosmidis，I.和D.Karlis（2016年）。使用应用程序的copula进行基于模型的聚类。统计计算。26(5), 1079-1099.2007年10月17日/11222-015-9590-5在谷歌学者中搜索
[21]Lo，A.Y.（1984）。关于一类贝叶斯非参数估计：I.密度估计。安。统计师。12(1), 351-357.10.1214/aos/1176346412在谷歌学者中搜索
[22]Miller，J.W.（2019）。从Sethuraman的断棍过程中初步推导出中国餐馆的过程。统计师。普罗巴伯。莱特。146, 112-117.2016年10月10日/j.spl.2018.11.009在谷歌学者中搜索
[23]米勒、J.W.和M.T.哈里森（2014）。Pitman-Yor工艺混合物的成分数量不一致。J.马赫。学习。第15（1）号决议，3333-3370。在谷歌学者中搜索
[24]Navarrete，C.、F.A.Quintana和P.Müller（2008）。使用物种抽样模型进行非参数贝叶斯建模的一些问题。统计模型。8(1), 3-21.10.1177/1471082X0700800102号在谷歌学者中搜索
[25]倪、Y.、P.Müller、Y.Zhu和Y.Ji（2018）。异构互惠图形模型。生物计量学74（2），606-615。10.1111/生物12791在谷歌学者中搜索公共医学
[26]Perman，M.、J.Pitman和M.Yor（1992年）。泊松点过程和偏移的尺寸抽样。普罗巴伯。理论关联。字段92（1），21-39。2007年10月10日/BF01205234在谷歌学者中搜索
[27]Petrov，L.A.（2009年）。Kingman单纯形上无穷维扩散的两参数族。功能。分析。申请。43(4), 279-296.2007年10月10日/10688-009-0036-8在谷歌学者中搜索
[28]Pitman，J.（1995）。可交换和部分可交换的随机分区。普罗巴伯。理论关联。字段102（2）、145-158。2007年10月10日/BF01213386在谷歌学者中搜索
[29]Pitman，J.（2003）。泊松-金曼分区。《统计与科学：特里·斯皮德的节日》，第1-34页。俄亥俄州比奇伍德IMS。10.1214/lnms/1215091133在谷歌学者中搜索
[30]Pitman，J.和M.Yor（1997年）。双参数泊松-狄里克莱分布由稳定的从属子函数导出。安·普罗巴伯。25(2), 855-900. [31]Scarpa，B.和D.B.Dunson（2009年）。基于污染信息先验的贝叶斯层次函数数据分析。生物统计学65（3），772-780。10.1214/aop/1024404422在谷歌学者中搜索
[32]Scricciolo，C.（2014）。具有Pitman-Yor或归一化逆高斯过程核混合的Lp-度量中的自适应贝叶斯密度估计。贝叶斯分析。9(2), 475-520.10.1214/14-BA863在谷歌学者中搜索
[33]Sethuraman，J.（1994年）。Dirichlet先验的构造性定义。统计师。中国科学院4（2），639-650。在谷歌学者中搜索
[34]Sudderth，E.B.和M.I.Jordan（2009年）。使用相关Pitman-Yor过程对自然场景进行共享分割。D.Koller、D.Schuurmans、Y.Bengio和L.Bottou（编辑），《神经信息处理系统进展》21，第1585-1592页。纽约红钩Curran Associates。在谷歌学者中搜索
[35]Teh，Y.W.（2006年）。基于Pitman-Yor过程的分层贝叶斯语言模型。《第21届国际计算语言学会议记录》和《计算语言学协会第44届年会》，第985-992页。计算语言学协会，宾夕法尼亚州斯特鲁兹堡。10.3115/1220175.1220299在谷歌学者中搜索
[36]Vershik，A.，M.Yor和N.Tsilevich（2004年）。关于伽马过程的Markov-Krein恒等式和拟方差。数学杂志。科学。121(3), 2303-2310.10.1023/B:JOTH.000024611.30457.a8在谷歌学者中搜索
[37]Wood，F.、J.Gasthaus、C.Archambeau、L.James和Y.W.Teh（2011年）。序列记忆器。通信ACM 54（2），91-98。10.1145/1897816.1897842在谷歌学者中搜索
