巴耶斯达

BaysDa:用于Bayes数据分析的书的“贝叶斯数据分析”功能和数据集,来自Gelman、Carlin、Stern和Rubin的“贝叶斯数据分析(第二版)”的数据集。并不是所有的数据集都能很快完成。


ZBMaCT中的参考文献(910篇文章中引用)

显示结果1至20的910。
按年份排序(引文
  1. 张,Tingting;孙,Yinge;李,华张;严,Guofen;Tanabe,Seiji;苗族,Ruizhong;王,王;CaFO,Y.;Y,Y:大脑脑电图数据定向脑网络模型的贝叶斯推断(2020)
  2. 阿布德,糖果;博尼丰,奥利维尔;父母,埃里克;苏比兰德,塞缪尔:从引入后的数据和耦合的反应扩散吸收模型确定和定位入侵(2019)
  3. Ahonen,Ilmari;Nevalainen,Jaakko;Larocque,丹尼斯:回归的灵活有限混合预测(2019)
  4. 安东内利,约瑟夫;帕米加尼,乔凡尼;多米尼克,弗朗西丝卡:用连续尖峰和板坯先验的高维混杂调整(2019)
  5. Aswani,阿尼尔;卡明斯基,菲利普;明茨,Yonatan;Flowers,埃琳娜;福冈,吉西米:减肥干预中的行为建模(2019)
  6. Athey,苏珊;Tibshirani,朱莉;赌注,斯特凡:广义随机森林(2019)
  7. Azzimonti,劳拉;Corani,吉奥吉奥;Zaffalon,马珂:贝叶斯网络中参数的分层估计(2019)
  8. Baker,Ruth E.;帕克,安得烈;辛普森,Matthew J.:上皮动力学的自由边界模型(2019)
  9. BayLISS,C. D.;Fallaize,C.;Howitt,R.;Tretyakov,M. V.:细菌中的突变和选择:建模和校准(2019)
  10. Brnn,卢克;Shephard,尼尔;SoGi,Reza:矩条件和贝叶斯非参数(2019)
  11. 布兰森,扎克;RISCHARD,Maxime;Bornn,卢克;MalaTrimes,Luke W.:回归间断设计的非参数贝叶斯方法(2019)
  12. Browning,Alexander P.;HARIDAS,Parvathi;辛普森,Matthew J.:一种贝叶斯序列学习框架,用于将黑色素瘤侵入人体皮肤的连续模型参数化(2019)
  13. Bunji,Kysuuk;冈田,KeSuk:通过线性弹道累加进行人格评估的项目反应和反应时间模型(2019)
  14. Chakraborty,Sounak;LoZaNo,Aurelie C.:贝叶斯变量选择和分组的图Laplacian先验(2019)
  15. 丘吉尔,维克托,Gelb,安妮:通过稀疏贝叶斯学习检测非均匀傅立叶数据的边缘(2019)
  16. Cockayne,乔恩;奥茨,Chris J.;伊普森,Ilse C. F.;Girolami,马克:贝叶斯共轭梯度法(含讨论)(2019)
  17. 康斯坦丁努,Anthony C.:多洛雷斯:一个预测世界各地足球比赛结果的模型(2019)
  18. Costilla,罗伊;刘,常春藤;阿诺德,李察;费尔南德斯,丹尼尔:纵向序数数据的贝叶斯模型聚类(2019)
  19. Da Paz,Rosineide F.;Balakrishnan,NARAYANASWAMY;BAZAN,Jorge Luis:L- Logistic回归模型:先验灵敏度分析、离群值的稳健性和应用(2019)
  20. Douvn,Igor:优化群体学习:进化计算方法(2019)