zbMATH参考文献(参考 165篇文章 参考)

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  1. Dinner,亚伦R.;Thiede,Erik H.;Koten,Brian Van;Weare,Jonathan:分层作为马尔可夫链蒙特卡罗的一般方差缩减方法(2020)
  2. Mulder,Kees;Klugkist,Irene;van Renswoude,Daan;Visser,Ingmar:循环数据峰值功率Batschelet分布的混合,并应用于扫视方向(2020年)
  3. Reichl,Johannes:通过几何同一性估计从后向绘图的边缘可能性(2020)
  4. Wong,Jackie S.T.;Forster,Jonathan J.;Smith,Peter W.F.:桥梁采样器的特性,重点是分离MCMC样品(2020年)
  5. Annis,Jeffrey;Evans,Nathan J.;Miller,Brent J.;Palmeri,Thomas J.:估算Bayes因子的热力学积分和steppingstone采样方法:教程(2019年)
  6. Chakraborty,Saptarshi;Khare,Kshitij:跟踪类数据增强算法谱的一致估计(2019年)
  7. Frühwirth Schnater,Sylvia:保持平衡——有限混合中边际似然估计的桥抽样,专家混合和马尔可夫混合模型(2019)
  8. Gronau,Quentin F.;Wagenmakers,Eric Jan;Heck,Daniel W.;Matzke,Dora:一种比较复杂模型的简单方法:使用Warp III桥抽样对分层多项式处理树模型进行贝叶斯模型比较(2019年)
  9. Liu,Yang;Hu,Guangyu;Cao,Lei;Wang,Xiaojing;Chen,Ming Hui:答辩:计算项目反应理论模型边际可能性的蒙特卡罗方法比较(2019)
  10. Albertu Yang,2019年,Albertu-Yang模型的重新校准;Albertu-Yang模型的重新校准
  11. Roussel,Julien;Stoltz,Gabriel:控制分子动力学变量的扰动方法(2019)
  12. Veen,Duco;Klugkist,Irene:标准误差、先验和桥梁抽样:Liu等人的讨论(2019年)
  13. Zens,Gregor:混合专家模型中的贝叶斯收缩:识别类成员的稳健决定因素(2019)
  14. Alzahrani,Naif;Neal,Peter;Spencer,Simon E.F.;McKinley,Trevelyan J.;Touloupou,Panayiota:计数数据时间序列的模型选择(2018年)
  15. Johan Koskinen;Wang,Peng;Robins,Garry;Pattison,Philippa:指数随机图模型中的异常值和有影响的观察值(2018)
  16. 《大比例尺模型:需要比例尺的模型》,Peter Naivele,2018年;Simon-Touncer;大型数据分析
  17. Wong,Jackie S.T.;Forster,Jonathan J.;Smith,Peter W.F.:过度分散的贝叶斯死亡率预测(2018)
  18. Everitt,Richard G.;Johansen,Adam M.;Rowing,Ellen;Evdemon Hogan,Melina:贝叶斯模型与非标准化可能性的比较(2017年)
  19. Gronau,Quentin F.;Sarafoglou,Alexandra;Matzke,Dora;Ly,Alexander;Boehm,Udo;Marsman,Maarten;Leslie,David S.;Forster,Jonathan J.;Wagenmakers,Eric Jan;Steingroever,Helen:桥梁取样教程(2017)
  20. Vitoratou,Silia;Ntzoufras,Ioannis:热力学贝叶斯模型比较(2017)

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