厕所

R包厕所。贝叶斯模型的有效漏出交叉验证和WAIC。基于Pareto平滑重要抽样（sis）的有效近似漏出交叉验证（LOO），这是一种正则化重要权重的新方法。作为计算的副产品，我们还获得了估计预测误差和模型间预测误差比较的近似标准误差。我们还计算了广泛适用的信息准则（WAIC）。

此软件的关键字

这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换

参考文献中的数学20条)

显示第1到第20个结果，共20个。
按年份排序(引用)

  1. 费舍尔，托马斯J。；张静；科尔盖特，斯蒂芬P。；Vanni，Michael J.：检测和模拟比例时间序列中的变化（2022年）
  2. 斯库塔里，马可；丹尼斯，让-巴蒂斯特：贝叶斯网络。以R（2022）为例
  3. 阿列克索普洛斯，安杰洛斯；Bottolo，Leonardo:高斯copula回归模型的贝叶斯变量选择（2021）
  4. Bürkner，保罗·克里斯蒂安；加布里，约拿；avhtari，Aki：贝叶斯非因式正态模型和student-（t）模型的有效漏检交叉验证（2021）
  5. 赵凤庆；杰兰，帕特里克；库克，亚历克斯·R。；Alkema，Leontine:使用贝叶斯分层时间序列混合模型对出生性别比和失踪女性出生的全球估计和基于情景的预测（2021年）
  6. 洛扎诺，何塞。；Revuelta，Javier:一个用于解释测试中学习的贝叶斯广义解释性项目反应模型（2021）
  7. Paul-Christian-Burkner：基于brms和Stan的贝叶斯项目反应建模（2021）不是zbMATH
  8. Bürkner，保罗·克里斯蒂安；加布里，约拿；avhtari，Aki：贝叶斯时间序列模型的近似遗漏未来交叉验证（2020）
  9. 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
  10. 科斯洛夫斯基，马修D。；赫伯特，艾米莉T。；布西内尔，迈克尔S。；Vannucci，Marina:行为健康数据的贝叶斯时变效应模型（2020）
  11. 科斯洛夫斯基，马修D。；霍夫曼，克里斯蒂L。；丹尼尔，卡丽R。；Vannucci，Marina:用于同时识别协变量关联和预测表型结果的微生物组数据贝叶斯模型（2020年）
  12. Renato Valladares Panaro:spsurv：半参数生存分析的R包（2020年）阿尔十四
  13. S.G.J.Senarathne。；哥伦比亚特区德罗凡迪。；McGree，J.M.：基于拉普拉斯的贝叶斯自适应设计算法（2020）
  14. 梅克尔，埃德加C。；弗尔，丹尼尔；Rabe Hesketh，Sophia:潜在变量模型的贝叶斯比较：条件可能性与边际可能性（2019年）
  15. 凡Erp，萨拉；奥伯斯基，丹尼尔L。；Mulder，Joris:贝叶斯惩罚回归的收缩先验（2019）
  16. 埃德加·梅克尔；Yves Rosseel:blavaan:通过参数扩展的贝叶斯结构方程模型（2018）不是zbMATH
  17. 马索尼，塞巴斯蒂安；鲁克斯，尼古拉斯：《最优群体决策：置信度校准问题》（2017）
  18. Paul Christian Buerkner:R包brms的贝叶斯分布非线性多层建模（2017）阿尔十四
  19. Paul Christian Bürkner:brms:Stan用于贝叶斯多级模型的R包（2017）不是zbMATH
  20. 阿基州维塔里；盖尔曼，安德鲁；Gabry，Jonah:使用遗漏一交叉验证和WAIC的实用贝叶斯模型评估（2017）