zbMATH参考文献(参考,1标准件)

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  1. 随机似然分析(Lisa Stoprophane,2020)阿尔十四
  2. Giorgio Speranza,Roberto Canteri:RxpsG光电子和电子光谱数据处理的新开放项目(2019年)不是zbMATH
  3. Rivas Martínez,G.I.;Jiménez Gamero,M.D.;Moreno Rebollo,J.L.:基于特征函数的非参数回归误差分布的双样本检验(2019)
  4. Nott,David J.;Drovandi,Christopher C.;Mengersen,Kerrie;Evans,Michael:贝叶斯预测(p)值的近似值与回归ABC(2018)
  5. Salehi,Mahdi;Azzalini,Adelchi:关于单变量Kotz分布及其一些扩展的应用(2018)
  6. 张欣;王,冲;吴一超:无模型充分降维的函数包络(2018)
  7. Adriano Zambom和Michael Akritas:非模型检验:非参数缺乏拟合检验和变量选择的R包(2017)不是zbMATH
  8. Eichner,Gerrit:Kader——非参数核调整密度估计和回归的R包(2017)
  9. 李德旺:多元密度泛函自举核估计(2017)
  10. Liu,Chong;Ray,Surajit;Hooker,Giles:空间相关数据的功能主成分分析(2017)
  11. Reyes,Miguel;Francisco Fernández,Mario;Cao,Ricardo:区间分组数据核密度估计中的带宽选择(2017)
  12. Teixeira,Francisco Curado;Quintas,João;Maurya,Pramod;Pascoal,António:适用于地形辅助导航的强大粒子过滤器配方(2017)
  13. García-Portugués,Eduardo;Van Keilegom,Ingrid;Crujeiras,Rosa M.;González-Manteiga,Wenceslao:线性方向回归中的参数模型测试(2016)
  14. González,M.;Minuesa,C.;del Puerto,I.:受控分枝过程的最大似然估计和期望最大化算法(2016)
  15. Berentsen,Geir Drage;Tjøtheim,Dag:使用局部高斯相关识别和可视化二元数据中独立性的偏离(2014)
  16. Menardi,Giovanna;Torelli,Nicola:使用不平衡数据训练和评估分类规则(2014)
  17. van den Boogaart,Karl Gerald;Egozcue,Juan José;Pawlowsky Glahn,Vera:Bayes-Hilbert spaces(2014年)
  18. Bilionis,Ilias;Zabaras,Nicholas;Konomi,Bledar A.;Lin,Guang:多输出可分离高斯过程:迈向一种有效的、完全贝叶斯的不确定性量化范式(2013)
  19. González Manteiga,Wenceslao;Crujeiras,Rosa M.:关于“回归模型拟合优度检验的最新审查”的回应(2013年)
  20. Al Sharadqah,A.;Chernov,N.:变量模型误差曲线拟合方法的统计分析(2012)