dp包

数据分析有时需要放宽参数假设，以获得建模的灵活性和针对概率模型错误规范的鲁棒性。在贝叶斯上下文中，这是通过在函数空间上放置一个先验分布来实现的，例如所有概率分布的空间或所有回归函数的空间。不幸的是，分布在函数空间上的后验分布非常复杂，因此采样方法起着关键作用。本文还提供了一个简单的非参数模型的Bayesian程序包的实现。目前，DPpackage包括边际和条件密度估计模型、接收器工作特性曲线分析、区间截尾数据、二元回归数据、项目反应数据、使用广义线性混合模型的纵向和集群数据以及使用广义加性模型的回归数据。该软件包还包含计算伪Bayes因子的函数，用于模型比较和获取Dirichlet过程先验的精度参数，以及一个通用的Metropolis采样算法。为了最大限度地提高计算效率，每个模型的实际采样都是使用编译的C、C++或Fortran代码执行的。

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zbMATH中的参考文献（参考文献67篇文章,1标准件)

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  13. 李月林；斯科菲尔德，伊丽莎白；Gönen，Mithat:Dirichlet过程混合建模教程（2019）
  14. 宋吉珠；崔泰良；贝姆霍公园；Peter Lenk:bsamGP:使用高斯过程先验的贝叶斯光谱分析模型的R包（2019）不是zbMATH
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