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。

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  5. 罗斯纳，加里L。；劳德，普鲁索塔姆W。；卫斯理.约翰逊：生物统计学中的贝叶斯思维（2021）
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  7. 克劳迪娅·韦尔哈恩；雅拉，亚历杭德罗；Barrientos，Andrés F.：关于紧区间支持数据的Dirichlet过程混合模型的小样本行为（2021）
  8. 阿迪卡里，萨姆拉查纳；罗斯，雪莉；Normand，Sharon-Lise：非参数贝叶斯工具变量分析：评估冠状动脉接入点策略的异质效应（2020）
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  10. 比安奇尼，伊拉里亚；古列尔米，亚历山德拉；Quintana，Fernando A.：通过光谱密度法确定点过程混合物（2020年）
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  12. 沈洁莉；刘丽珍。；谢敏戈：（一）融合：个性化融合学习（2020）
  13. Tonellato，Stefano F.：作为社区检测问题的贝叶斯非参数聚类（2020）
  14. 阿贝尔，朱利安；德布拉西，皮尔波洛；普伦斯特，伊戈尔：皮特曼-约尔过程的随机近似（2019）
  15. 克劳迪奥，匡瓦诺；戛纳，马西莫；莫拉，弗朗西斯科；Sironi，Emiliano:多水平建模中的随机效应聚类：选择合适的分区（2019）
  16. 爱德华兹，马修·C。；迈耶，雷纳特；Christensen，Nelson:使用B样条先验的贝叶斯非参数谱密度估计（2019）
  17. 克莱恩，纳贾；Smith，Michael Stanley:来自贝叶斯正则化回归平滑器的隐式连接词（2019）
  18. 李月林；斯科菲尔德，伊丽莎白；Gönen，Mithat:Dirichlet过程混合建模教程（2019）
  19. 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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