标签切换

R包装标签。切换:重新标记混合模型的MCMC输出。混合模型(以及更一般的隐马尔可夫模型)的贝叶斯估计存在标签切换现象,使得MCMC输出不可识别。这个软件包可以用来处理这个问题,使用各种重新标记算法。


zbMATH中的参考文献(参考文献20条,1标准件)

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按年份排序(引用)

  1. 昆克尔,黛博拉;马里奥佩鲁吉亚:锚定贝叶斯-高斯混合模型(2020)
  2. 林志祥;扎曼尼霍米,马赫迪;戴利,提摩太;妈妈,闪闪发光;Wong,Wing Hung:基于模型的染色质可及性和基因表达的单细胞数据联合分析方法(2020)
  3. 莫利卡,克里斯蒂娜;塔德拉,卢卡:PLMIX:建模和聚类部分排名数据的R包(2020年)
  4. Panagiotis Papastamoulis,Ioannis Ntzoufras:关于贝叶斯因子分析模型的可识别性(2020)阿尔十四
  5. Papastamoulis,Panagiotis:使用因子分析贝叶斯混合方法对多变量数据进行聚类,成分数量未知(2020年)
  6. 阿利维蒂,伊曼纽尔;Durante,Daniele:通过节点聚类的潜在距离模型对大脑连通性数据进行空间建模(2019年)
  7. 大卫阿迪亚;布卢托;克里斯布特;卡塔尼亚利奥波多;Denis Alexandre Trottier:R中的马尔可夫切换GARCH模型:MSGARCH包(2019)不是zbMATH
  8. 兰奇亚蒂,萨维里奥;加利姆贝蒂,朱利亚诺;Soffritti,Gabriele:具有非正态误差的线性回归模型中的贝叶斯变量选择(2019)
  9. 三叶草素;贝诺伊特,干F。;德克,德克;Develder,Chris:使用Abe-Ley混合物的贝叶斯圆柱形数据建模(2019)
  10. 埃吉迪,莱昂纳多;帕帕达,罗伯塔;保利,弗朗西斯科;托雷利,尼古拉:关键单位贝叶斯混合模型的重新标号(2018)
  11. 冈田、健介;Mayekawa,Shin-ichi:贝叶斯潜在变量模型中马尔可夫链蒙特卡罗输出的后处理及其在多维尺度上的应用(2018)
  12. Papastamoulis,Panagiotis:成分数量未知的因子分析仪的过度拟合贝叶斯混合(2018)
  13. 卵黄、缬草;瑟伦森,Øystein;克里斯皮诺,玛尔塔;弗瑞吉斯,阿诺多;Arjas,Elja:Mallows-rank模型的概率偏好学习(2018)
  14. 莫利卡,克里斯蒂娜;Tardella,Luca:Bayes-Plackett-Luce部分排名数据混合模型(2017)
  15. Saptarshi Chakraborty,Samuel W.K.Wong:BAMBI:用于拟合二元角混合模型的R包(2017)阿尔十四
  16. Cristina Mollica,Luca Tardella:PLMIX:An R package for modeling and clustering Partial Rated data(2016年),Cristina Mollica,Luca Tardella:PLMIX:An R package for modeling and clustering Partial ranked data(2016年阿尔十四
  17. 李正恩;Robert,Christian P.:混合模型中证据近似的重要性抽样方案(2016)
  18. 冈田、健介;Lee,Michael D.:多维标度中群体和个体差异建模的贝叶斯方法(2016)
  19. Panagiotis Papastamoulis,Magnus Rattray:BayesBinMix:多元二进制数据基于模型聚类的R包(2016)阿尔十四
  20. Papastamoulis,P.:label.switching:一个用于处理MCMC输出中标签切换问题的R包(2016)不是zbMATH