斯帕耶斯

spBayes:一个用于单变量和多变量层次点参考空间模型的R包。在地质和环境科学、生态学、林业、疾病测绘和经济学等不同领域的科学家和研究人员经常会遇到在研究区域内一组固定位置(纬度-经度、东-北向等)收集的空间参考数据。这类点参考或地质统计学数据通常最好用贝叶斯层次模型进行分析。不幸的是,拟合这些模型涉及计算密集的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,其效率取决于手头的具体问题。这就要求用户进行大量的编码,而这种算法缺乏可用的软件对这种情况没有帮助。在这里,我们介绍了一个统计软件包spBayes,它建立在R统计计算平台上,它实现了一个通用模板,包括单变量和多变量点参考数据的各种高斯空间过程模型。我们讨论了我们的软件包背后的算法,并用一个合成的和真实的数据示例说明了它的使用。


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  1. 贝维拉克夸,莫雷诺;卡马马尼奥·卡里略,基督徒;Porcu,Emilio:空间统计中紧支撑和Matérn协方差函数的统一(2022)
  2. Edgar Santos Fernandez,Jay M.Ver Hoef,James M.McGree,Daniel J.Isaak,Kerrie Mengersen,Erin E.Peterson:SSNbayes:流网络上贝叶斯时空建模的R包(2022)阿尔十四
  3. 吉尼斯,约瑟夫:多元空间和时空数据的非参数谱方法(2022)
  4. Henn,L.L.:离散数据的高斯copula回归模型的三种贝叶斯推断方法的局限性和性能(2022年)
  5. 贾尼基,瑞安;雷姆,安德鲁·M。;霍兰,斯科特H。;Maples,Jerry J.:贝叶斯非参数多元空间混合效应模型及其在美国社区调查特别表格中的应用(2022)
  6. 朱雷克,马金;Katzfuss,Matthias:分层稀疏Cholesky分解及其在高维时空滤波中的应用(2022)
  7. 李世荣;Mallick,Bani K.:贝叶斯分层建模:应用于德克萨斯州南部Eagle Ford页岩的生产结果(2022年)
  8. 刘英;大桶,杜提卡;Flegal,James M.:MCMC中方差估计的批量选择(2022)
  9. 李亦华;邱某、余某;徐余杭:从多元到函数数据分析:基本面、近期发展和新兴领域(2022)
  10. Morris,Lindsay:非平稳点参考数据的时空建模。(论文摘要)(2022年)
  11. 罗伊,阿尔卡普拉瓦;Ghosal,Subhashis:大图上函数观测的最优贝叶斯平滑(2022)
  12. 拉索,马西米利亚诺;歌手,伯顿H。;Dunson,David B.:多元混合成员建模:推断特定领域的风险状况(2022年)
  13. 桑托斯费尔南德斯,埃德加;弗霍夫,杰伊·M。;彼得森,艾琳。;麦格里,詹姆斯;伊萨克,丹尼尔J。;Kerrie Mengersen:流网络的贝叶斯时空模型(2022)
  14. 克劳迪娅·韦尔哈恩;巴林托,安德烈斯福。;Jara,Alejandro:使用随机Bernstein多项式进行成分数据的相关贝叶斯非参数建模(2022)
  15. 班萨尔,普拉蒂克;克鲁格,里科;Graham,Daniel J.:空间计数数据模型的快速贝叶斯估计(2021)
  16. 比旺德,罗杰S。;Gómez Rubio,Virgilio:卡特里娜飓风后商业重新开放的空间生存模型:生存模型与3、6或12个月内重新开业的空间概率模型比较(2021)
  17. Bradley,Jonathan R.:将子抽样纳入一般贝叶斯层次模型的方法(2021)
  18. 陈万芳;卡斯特鲁乔,斯特凡诺;Genton,Marc G.:使用贝叶斯空间极值评估沙特阿拉伯风力涡轮机运行中断的风险(2021年)
  19. Evandro Konzen,Yafeng Cheng,Jian Qing Shi:功能数据分析的高斯过程:R(2021)的GPFDA包阿尔十四
  20. 费雷拉,马可·A·R。;波特,艾丽卡·M。;Franck,Christopher T.:具有内在条件自回归空间随机效应的高斯分层模型的快速可伸缩计算(2021)

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