盛况

部分观测马尔可夫过程的统计推断。处理部分观察到的马尔可夫过程的工具(POMPs,又名随机动力系统,状态空间模型)pomp’提供了实现pomp模型的工具,对其进行模拟,并通过各种频率专家和贝叶斯方法将其拟合到时间序列数据中。它也是一个实现新推理方法的平台。


zbMATH中的参考文献(参考文献41条,1标准件)

显示第41至第20个结果。
按年份排序(引用)
  1. 蔡永利;赵氏;牛、云;彭志航;王凯;何大海;王伟明:江苏省污染环境对结核病影响的模拟(2021)
  2. 牛,母;旺迪,乔;戴利,罗南;罗杰斯,西蒙;Husmeier,Dirk:动态系统中使用基于核的梯度匹配的统计推断软件包:KGode(2021)
  3. 布雷托,卡尔斯;爱奥尼德斯,爱德华L。;King,Aaron A.:通过机械模型进行面板数据分析(2020)
  4. 克莱伦,昆汀;Samson,Adeline:部分观测椭圆和次椭圆线性随机微分方程估计的最优控制(2020)
  5. 甘雅尼,塔皮瓦;费斯,克里斯特尔;Hens,Niel:通过最大似然估计推断广义增长模型:对过度分散影响的反思(2020)
  6. 林千英;穆萨、萨利胡斯。;赵氏;He,Daihai:2014-2015年在塞拉利昂、几内亚和利比里亚爆发的埃博拉病毒疾病模型,高风险和低风险易感个体的影响(2020年)
  7. 穆萨、萨利胡斯。;赵氏;高、道州;林千英;乔威尔,杰拉多;何大海:2016年至2019年(2020年)尼日利亚大规模拉沙热疫情的机理建模
  8. 帕克,琼哈;Ionides,Edward L.:使用引导中间重采样滤波器推断高维隐式动态模型(2020)
  9. 丹尼尔·卡斯切克;沃尔夫冈·马德尔;米尔贾姆·费林·卡斯切克;马库斯·罗森布拉特;Jens Timmer:R的动态建模、参数估计和不确定性分析(2019)不是zbMATH
  10. García,Oscar:通过转换为最小二乘问题估计可约随机微分方程(2019)
  11. 郭广宝;艾莉森,詹姆斯;朱立星:准平稳分布的Bootstrap极大似然(2019)
  12. 约翰·达林,托马斯·B。Schön:粒子大都会黑斯廷斯非线性动力学模型推论入门(2019)不是zbMATH
  13. 巴塔查里亚,阿纳布;Wilson,Simon P.:动态状态空间模型中静态参数的序列贝叶斯推断(2018)
  14. 比恩斯塔德,奥斯塔N.:流行病。使用R的模型和数据(2018)
  15. Bretó,Carles:传染病动力学的建模和推断:基于可能性的方法(2018)
  16. 艾希纳,马丁(编辑);哈洛兰,M。伊丽莎白(编辑);奥尼尔,菲利普D(传染病研究的设计和分析。2018年2月18日-24日(2018年)研讨会摘要
  17. 何林思东;克劳福德,福瑞斯特W。;Suchard,Marc A.:传染病离散观测随机分区模型的直接似然推理(2018)
  18. 法律,乔纳森;Wilkinson,Darren J.:流数据在线贝叶斯分析的可组合模型(2018)
  19. 皮奇尼,翁贝托;Samson,Adeline:状态空间模型中参数推断的耦合随机EM和近似贝叶斯计算(2018)
  20. 拉米·亚阿里;Itai Dattner:simode:R使用可分离积分匹配进行常微分方程统计推断的软件包(2018)阿尔十四