斯坦

Stan:一个用于概率和采样的C++库。Stan是一种概率编程语言,实现了MCMC抽样的全贝叶斯统计推断(NUTS,HMC)和带优化的惩罚最大似然估计(BFGS)。Stan是用C++编写的,可以在所有主要平台上运行。


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  1. 阿里约,奥卢达尔;以马内尔·莱萨福;韦贝克,吉尔特;Quintero,Adrian:具有纵向数据的贝叶斯线性混合模型的模型选择:对先验选择的敏感性(2022)
  2. 卡布拉尔,塞尔索Rômulo Barbosa;德索扎,纳尔逊利马;Leão,Jeremias:使用斜态正态分布的有限尺度混合的贝叶斯测量误差模型(2022)
  3. 哈兰,坎贝尔;德瓦尔平,佩里;马克斯韦尔,劳伦;德容,瓦伦蒂金M.T。;德布雷,托马斯P.A。;杰尼希,托马斯;Gustafson,Paul:COVID-19大流行(2022年)激励下,用于估计感染死亡率的优先测试的贝叶斯调整
  4. 卡佩罗,洛伦佐;Palacios,Julia A.:系统动力学中的自适应优先抽样及其在SARS-CoV-2中的应用(2022)
  5. 丹尼列维奇,伊恩M。;Ehlers,Ricardo S.:使用标准化函数Bregman散度的贝叶斯影响诊断(2022)
  6. 德斯特凡诺,多梅尼科;保利,弗朗西斯科;托雷利,尼古拉:预选民调的可变性:一个用于评估众议院效应作用的分层贝叶斯模型及其在意大利选举中的应用(2022年)
  7. 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
  8. 法里迪,马苏德;Khaledi,Majid Jafari:极性广义正态分布:性质,贝叶斯估计和应用(2022)
  9. 费舍尔,克里斯托弗。;霍普特,约瑟夫W。;Gunzelmann,Glenn:ACT-R中开发似然函数的基本工具(2022年)
  10. 格林加德,菲利普;盖尔曼,安德鲁;avhtari,Aki:通过SVD和边缘化快速回归(2022)
  11. 安德鲁曼德尔森。;Goudie,Robert J.B.:使用马尔可夫融合整合贝叶斯模型的数值稳定算法(2022)
  12. 马丁,塞尔吉奥·M。;瓦尔切利,但以理;阿拉帕齐斯,乔治亚;Economides,雅典娜E。;彼得卡尔纳科夫;Koumoutsakos,Petros:Korali:用于贝叶斯不确定性量化和随机优化的高效可扩展软件框架(2022)
  13. 木瓜属,泛甲管炎;Ntzoufras,Ioannis:关于贝叶斯因子分析模型的可辨识性(2022)
  14. 佩尔,埃尔维拉;萨卡林,苏珊娜;弗法罗,伊曼纽拉;瑞维利尼,朱利亚:意大利老年人提供的支持:自我网络控制改变重叠的层次分析(2022)
  15. 皮埃施纳,苏珊娜;哈塞纳尔,一月;福斯,克里斯汀:mRNA转染后翻译动力学模型的可识别性分析(2022)
  16. 波瓦拉,一月;Kazlauskaite,国际能源机构;发热,埃基;西拉克,费赫米;Girolami,Mark:使用稀疏精度矩阵的反问题的变分贝叶斯逼近(2022)
  17. 瑞安,奥斯;Hamaker,Ellen L.:干预的时间:网络分析和中心性的连续时间方法(2022)
  18. 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)
  19. 法希梅图拉尼法拉尼;Kazemi,Iraj:具有新的多元广义Johnson分布的相关有界和正数据的转换混合效应模型(2022)
  20. 沃诺,马克西姆;多比根,尼古拉斯;Chainais,Pierre:高维高斯抽样:基于随机近点算法的回顾和统一方法(2022)

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