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dp包

swMATH标识: 10495
软件作者: Jara,A.,Hanson,T.E.,Quintana,F.A.,Müller,P.,Rosner,G.L。
说明: 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。本文介绍了一个简单而全面的程序集,用于在R,DPpackage中实现一些贝叶斯非参数和半参数模型。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。
主页: https://cran.r-project.org/web/packages/DPpackage/index.html
依赖项: R
相关软件: R;贝耶斯达;尾声;R2WinBUGS公司;博亚;B敏感性;温伯格;BayesX公司;GG地块2;Rcpp公司;美洲豹;漏洞;半标准杆;贝耶斯姆;OpenBUGS公司;最高有效位;Rcparmadillo公司;BNP最大值;rbugs公司;斯坦
参考文献: 65种出版物

标准条款

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151位作者引用

6 汉森,蒂莫西E。
6 雅拉,亚历杭德罗
6 昆塔纳,费尔南多·安德烈
4 利乔,安东尼奥
约翰逊,韦斯利·奥林
马丁,瑞安
伯纳多,尼波蒂
普伦斯特,伊戈尔
沃克,斯蒂芬·格雷姆
周海明
2 阿贝尔,朱利安
2 巴林托斯,安德烈斯菲利佩
2 比安奇尼,伊利亚
2 布兰斯库姆,亚当J。
2 卡纳尔,安东尼奥
2 古列尔米,亚历山德拉
2 劳德,普鲁索塔姆W。
2 伊曼纽尔•M•E•H•莱萨福。
2 米勒,彼得
2 佩奇,加里特L。
2 泰勒,杰里米·M·G。
1 阿迪卡里,萨姆拉查纳
1 阿克特金,特夫菲克
1 安东尼亚诺·维拉洛博斯,伊萨多拉
1 阿吉托,拉斐尔
1 巴格法拉基,塔班
1 班纳吉,安智奴
1 包,俊树
1 阿莱西奥·贝纳沃利
1 最好,尼基·G。
1 布恩斯特拉,菲利普S。
1 博尔戈诺沃,伊曼纽尔
1 布朗,伊丽莎白R。
1 卡梅隆,伊万
1 戛纳,马西莫
1 卡隆,弗朗索瓦
1 陈国安
1 陈荣奇
1 克里斯滕森,纳尔逊L。
1 克里斯滕森,罗纳德
1 克里斯托,尼古拉斯
1 西波利,威廉三世
1 克劳迪奥,匡瓦诺
1 科拉丁,里卡多
1 丹尼尔斯,迈克尔J。
1 达斯,普里亚姆
1 德布拉西,皮尔波洛
1 迪奥里奥,玛丽亚
1 迪帕克·库马尔
1 迪诺夫,伊沃·D。
1 多拉齐奥,罗伯特M。
1 杜江
1 段兴德
1 爱德华兹,马修·C。
1 Fagbamagbe,Adeniyi Francis
1 法赫迈尔,路德维希
1 法瓦罗,斯特凡诺
1 冯,戴
1 甘贾利,莫吉塔巴
1 加德,夏洛特·C。
1 Ghosal,Subhashis
1 吉内布拉,约瑟普
1 格能,米查特
1 冈萨雷斯,豪尔赫A。
1 格雷戴维斯,特里斯坦
1 格鲁伯,斯蒂芬B。
1 哈恩,P.理查德
1 韩,真
1 汉森,蒂姆
1 哈特曼,布莱恩M。
1 海因茨,费利克斯
1 福尔摩斯,克里斯托弗·C。
1 洪,梁
1 杰克逊,克里斯托弗H。
1 乔,宋吉
1 乔,杨金
1 杰特琼格洛德
1 加里宁,亚历山德拉
1 卡拉巴索斯,乔治
1 金,昌民
1 克莱恩,纳贾
1 克纳普,罗兰
1 Kneib,托马斯
1 科马雷克,阿诺希特
1 李在勇
1 李勇硕
1 莱森,法布里齐奥
1 李,丹
1 李月林
1 林,丽珍
1 刘菊欣
1 Liu,Regina Y.C。
1 刘伟
1 陆雪飞
1 伦恩,大卫
1 曼吉利,弗朗西斯卡
1 马库斯,贝丝·H。
1 马丁,迈克尔J。
1 迈耶,雷纳特
1 莫拉,弗朗西斯科
…还有51位作者

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