参考文献,1标准件)

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  1. Argiento,Raffaele;Cremaschi,Andrea;Vannucci,Marina:聚类分组数据的分层标准化完全随机度量(2020)
  2. Cunen,Céline;Walløe,Lars;Hjort,Nils Lid:线性混合模型的集中模型选择及其在鲸鱼生态学中的应用(2020年)
  3. Galarza,Christian E.;Castro,Luis M.;Louzada,Francisco;Lachos,Victor H.:非线性混合效应模型的分位数回归:基于可能性的视角(2020年)
  4. Javeed,Aurya;Hooker,Giles:扩散的时间观测(2020)
  5. Nolan,Tui H.;Wand,Matt P.:多级稀疏矩阵问题的简化解决方案(2020)
  6. Pullenayegum,Eleanor M.:满足不定期随访的纵向数据的逆强度加权假设:临床队列研究的设计和分析建议(2020年)
  7. Roustant,Olivier;Padonou,Espéran;Deville,Yves;Clément,Aloïs;Perrin,Guillaume;Giorla,Jean;Wynn,Henry:具有类别输入的高斯过程元模型的群核函数(2020)
  8. 徐安查;王有干;郑树荣;蔡凤静:两阶段退化数据分析方法中的偏差减小(2020)
  9. Baey,Charlotte;Cournède,Paul Henry;Kuhn,Estelle:非线性混合效应模型中方差分量的似然比检验统计量的渐近分布(2019年)
  10. Das,Sumonkanti;Rahman,Azizur;Ahamed,Ashraf;Rahman,Sabbir-Tahmidur:多层次模型可以从最小化高阶变化中获益:使用儿童营养不良数据的说明(2019年)
  11. Flores Agreda,Daniel;Cantoni,Eva:广义线性混合模型预测不确定性的Bootstrap估计(2019年)
  12. 傅立勇;王明亮;王作恒;宋新宇;唐守正:一阶条件线性化与序列二次规划相结合的交叉随机效应非线性混合效应模型的极大似然估计(2019)
  13. García,Oscar:通过转换为最小二乘问题估计可约随机微分方程(2019)
  14. Geraci,Marco:聚类数据的非线性分位数回归建模与估计(2019年)
  15. Heck,Daniel W.:主题区间内贝叶斯估计不确定性和收缩的解释:对Nathoo、Kilshaw和Masson(2018)(2019)的评论
  16. Pelamatti,Julien;Brevault,Loïc;Balesdent,Mathieu;Talbi,El Ghazali;Guerin,Yannick:约束混合变量问题的有效全局优化(2019年)
  17. Plasse,Joshua;Adams,Niall M.:分类数据流中的多变更点检测(2019)
  18. Scealy,J.L.;Wood,Andrew T.A.:古地磁定向数据的比例尺von Mises-Fisher分布和回归模型(2019年)
  19. Audigier,Vincent;White,Ian R.;Jolani,Shahab;Debray,Thomas P.A.;Quartagno,Matteo;Carpenter,James;van Buuren,Stef;Resche Rigon,Matthieu:具有连续和二进制变量的多级数据的多重插补(2018年)
  20. 鲍曼,阿德里安W.:大问题,信息数据,卓越科学(2018)

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