S-加

S-PLUS是一个强大的数据统计和图形分析环境。它提供了实现许多标准和现代统计方法的工具,这些方法由于具有良好图形和计算能力的工作站的广泛可用性而成为可能。


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  1. 阿巴斯扎德博士。;塔瓦索利·卡贾尼,M。;莫米尼,M。;扎哈雷,M。;Maleki,M.:用Legendre小波求解分数阶Fredholm积分微分方程(2021)
  2. Hoff,Peter:加性和乘性效应网络模型(2021)
  3. 毛夫,卡提亚;艾勒,妮可S。;卡迪莎贝拉;Rizopoulos,Dimitris:Bayes环境下多变量纵向结果的成对估计(2021年)
  4. 阿吉托,拉斐尔;克雷马斯基,安德里亚;Vannucci,Marina:聚类分组数据的分层标准化完全随机测度(2020)
  5. 约翰伯加德;Steffensen,Mogens:引发风险偏好和替代弹性(2020)
  6. 库南,塞琳;沃尔,拉尔斯;Hjort,Nils Lid:线性混合模型的聚焦模型选择及其在鲸鱼生态学中的应用(2020)
  7. 迪亚巴特,莫迪波;科奎尔,罗兰;Samson,Adeline:癌症免疫治疗随机模型中的参数估计和治疗优化(2020)
  8. Everitt,Brian S.:使用S-PLUS的统计分析手册(2020)
  9. 福伊诺,米歇尔;Wagner,Joël:长期护理的持续时间:社会经济因素、护理类型相互作用和演变(2020年)
  10. 加拉扎,克里斯蒂安E。;卡斯特罗,路易斯·M。;卢萨达,旧金山;Lachos,Victor H.:非线性混合效应模型的分位数回归:基于可能性的视角(2020年)
  11. 霍尔,P。;约翰斯顿,I.M。;奥莫罗德,J.T。;魔杖,M.P。;俞建川:基于期望传播的快速精确二元响应混合模型分析(2020)
  12. 贾维德,奥里亚;胡克,吉尔斯:扩散的时间观测(2020)
  13. 诺兰,周二。;Wand,Matt P.:多级稀疏矩阵问题的简化解决方案(2020)
  14. Pullenayegum,Eleanor M.:满足不定期随访的纵向数据的逆强度加权假设:临床队列研究的设计和分析建议(2020年)
  15. 雷诺兹,安格斯;克瓦姆,彼得·D。;奥斯特,亚当F。;希斯科特,安德鲁:相关的赛车证据积累模型(2020年)
  16. 罗森特,奥利弗;帕多努,埃斯佩兰;德维尔,伊夫;克莱门特,再见;佩林,纪尧姆;乔拉,琼;Wynn,Henry:具有类别输入的高斯过程元模型的群核(2020)
  17. 邵元元;麦肯,约瑟夫W。;Huitema,Bradley E.:集群相关模型中有序方案的传统和基于等级的测试(2020)
  18. 徐安查;王有干;郑树荣;蔡凤晶:降解数据分析的两阶段方法中的偏差减少(2020)
  19. 贝,夏洛特;库恩德,保罗·亨利;Kuhn,Estelle:非线性混合效应模型中方差分量的似然比检验统计量的渐近分布(2019)
  20. 卡皮塔,毛里齐奥;恩里科·西瓦利诺;帕斯卡,保拉:探索和模拟卡格尔欧洲足球数据库(2019年)的团队表现

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