RStan公司

RStan:R接口到Stan。rstan:这个包提供面向用户的R函数,通过访问“StanHeaders”包提供的只包含头的Stan库来解析、编译、测试、估计和分析Stan模型。Stan项目开发了一种概率编程语言,它通过马尔可夫链蒙特卡罗实现了完全的贝叶斯统计推断,通过变分近似实现了粗糙的贝叶斯推理,通过优化实现了(可选的)最大似然估计。在这三种情况下,自动微分用于快速、准确地计算梯度,而不必给用户带来推导偏导数的负担。


zbMATH参考文献(39篇文章引用)

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按年份排序(引用)
  1. Izhar Asael Alonzo Matamoros,Cristian Andres Cruz Torres:varstan:An R package for Bayesian analysis of structured time series models with Stan(2020年)阿尔十四
  2. Karimi,Belhal;Lavielle,Marc;Moulines,Eric:f-SAEM:非线性混合效应模型EM算法的快速随机逼近(2020)
  3. Renato Valladares Panaro:spsurv:半参数生存分析的R包(2020年)阿尔十四
  4. Taysseer Sharaf;Theren Williams;Abdallah Chehade;Keshav Pokhrel:BLNN:使用贝叶斯推理训练神经网络的R包(2020)不是zbMATH
  5. Thach,Tien T.;Bris,Radim;Volf,Petr;Coolen,Frank P.A.:非线性失效率:采用哈密顿蒙特卡罗模拟的Bayes研究(2020年)
  6. 颜红萱;彼得斯,加雷思W.;陈,詹妮弗S.K.:多变量长记忆队列死亡率模型(2020年)
  7. Amaral Turkman,Maria Antónia;Paulino,Carlos Daniel;Müller,Peter:计算贝叶斯统计。简介(2019)
  8. Antonio Calagnì,Massimiliano Pastore,Gianmarco Altoè:通过贝叶斯状态空间模型分析R中的计算机跟踪数据(2019年)阿尔十四
  9. Boonstra,Philip S.;Barbaro,Ryan P.;Sen,Ananda:逻辑回归中截距参数的默认先验(2019年)
  10. George G Vega Yon;Paul Marjoram:fmcmc:友好的MCMC框架(2019)不是zbMATH
  11. 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)
  12. Haziq Jamil,Wicher Bergsma:iprior:使用I-priors进行回归建模的R包(2019年)阿尔十四
  13. Hystad,Grethe;Eleish,Ahmed;Hazen,Robert M.;Morrison,Shaunna M.;Downs,Robert T.:使用非信息先验对地球未发现矿物多样性的贝叶斯估计(2019年)
  14. Lewis Beck,Colin;Zhu,Zhengyuan;Mondal,Anirban;Song,Joon Jin;Hobbs,Jonathan;Hornbulk,Brian;Patton,Jason:遥感作物生长特征分解的参数方法(2019年)
  15. Ntzoufras,Ioannis;Tarantola,Claudia;Lupparelli,Monia:图形对数线性边际模型中贝叶斯定量学习的基于概率的独立采样器(2019年)
  16. Quijano Xacur,Oscar Alberto:统一分布(2019)
  17. Rodrigues,T.;Dortet-Bernadet,J.-L.;Fan,Y.:贝叶斯惩罚分位数样条的同时拟合(2019年)
  18. Shana Scogin;Johannes Karreth;Andreas Beger;Rob Williams:BayesPostEst:生成贝叶斯MCMC估计后估计量的R包(2019年)不是zbMATH
  19. van Erp,Sara;Oberski,Daniel L.;Mulder,Joris:贝叶斯惩罚回归的收缩先验(2019年)
  20. Veen,Duco;Klugkist,Irene:标准误差、先验和桥梁抽样:Liu等人的讨论。(2019年)