rstan公司

R包rstan。提供面向用户的R函数来解析、编译、测试、估计和分析Stan模型,方法是访问“StanHeaders”包提供的只包含头的Stan库。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(参考 21篇文章 参考)

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按年份排序(引用)
  1. 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)
  2. Manevski,Damjan;RužićGorenjec,Nina;Kejžar,Nataša;Blagus,Rok:使用贝叶斯分析对斯洛文尼亚数据进行建模(2020年)
  3. 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)
  4. 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)
  5. Boonstra,Philip S.;Barbaro,Ryan P.;Sen,Ananda:逻辑回归中截距参数的默认先验(2019年)
  6. 傅志辉;吴建坚;马明月:Rstan包在四参数logistic模型参数估计中的应用(2019)
  7. 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)
  8. 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)
  9. 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)
  10. 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)
  11. Quijano Xacur,Oscar Alberto:统一分布(2019)
  12. 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)
  13. 田中,Emi;Hui,Francis K.C.:线性混合模型的符号公式(2019)
  14. van Erp,Sara;Oberski,Daniel L.;Mulder,Joris:贝叶斯惩罚回归的收缩先验(2019年)
  15. Zhang,Lu;Datta,Abhirup;Banerjee,Sudipto:适度计算环境下海量空间数据集的实用贝叶斯建模与推理(2019)
  16. Craig Wang;Reinhard Furrer:eggCounts:Bayesian Hierarchy toolkit用于模拟粪便蛋数减少(2018年)阿尔十四
  17. Dan Pagendam;Snoad,Nigel;Yang,Wen Hsi;Segoli,Michal;Ritchie,Scott;Trewin,Brendan;Beebe,Nigel:通过交配竞争性实验改进对Fried指数的估计(2018年)
  18. Quijano Xacur,Oscar Alberto;Garrido,José:GLMs的贝叶斯可信度(2018)
  19. Ross,Cody;Pacheco Cobos,Luis;Winterhalder,Bruce:觅食者搜索的一般模型:适应性遭遇条件启发式算法在搜索零散分布的猎物方面优于Lévy flights(2018)
  20. 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)