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贝叶斯自适应回归样条(BARS)在C语言中的一种实现。BARS(DiMatteo,Genovese,kass2001)使用强大的可逆跳跃MCMC引擎来执行基于样条函数的广义非参数回归。在许多例子中,它的均方误差很小(比已知的竞争对手小),并且在适应突然变化(保留高频信号)的同时,产生平滑的视觉效果(滤除高频噪声)的配合效果良好。然而,条形图是计算密集型的。在S中最初的实现速度太慢,在某些情况下不太实用,并且发现它处理某些数据集不正确。我们在C语言中实现了正常和泊松情况下的条形图,后者在神经生理学和其他点处理应用中非常重要。C实现包括拟合Poisson回归、操纵B样条曲线(使用Bates和Venables创建的代码)和寻找Poisson回归的起始值(使用Kooperberg创建的密度估计代码)所需的所有子程序。LAPACK可以自由使用外部代码(LAPACK)。我们还提供了包装器,以便在S或R范围内轻松使用棒材。

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zbMATH中的参考文献(引用于,1标准件)

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