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. 卡萨,亚历山德罗;查尔斯·布维隆;厄洛舍瓦,埃琳娜;Menardi,Giovanna:通过形状不变模型对依赖时间的数据进行联合聚类(2021)
  3. 卡斯特拉诺,罗塞拉;曼奇内利,马可;乔尔吉亚,阿瑟尔;Tieri,Gaetano:假设与概率情景:神经科学分析(2021)
  4. Delattre,Maud:具有混合效应的随机微分方程的渐近推断综述(2021)
  5. 汉考娃,玛蒂娜;加多什,安德烈;韩č,约瑟夫;Vozáriková,Gabriela:使用凸优化和经验BLUPs估计时间序列kriging的方差(2021)
  6. Hoff,Peter:加性和乘性效应网络模型(2021)
  7. 拉比,欧亚辛;艾哈利米,瑞希德;阿克哈里夫、阿卜杜勒哈迪;Mellouk,Amal:线性混合模型中随机效应的最优检验(2021)
  8. 毛夫,卡提亚;艾勒,妮可S。;卡迪斯,伊莎贝拉;Rizopoulos,Dimitris:Bayes环境下多变量纵向结果的成对估计(2021年)
  9. M、 Helena Gonçalves,M.SaloméCabral:cold:计数纵向数据分析的R包(2021年)不是zbMATH
  10. 莫塔,亚历克斯;米拉尼,埃德A。;卡萨瓦拉,维尼修斯F。;托马泽拉,维拉·L·D。;勒昂,耶利米亚斯;拉莫斯,佩德罗L。;费雷拉,保罗H。;卢扎达,弗朗西斯科:加权林德利虚弱模型:肺癌数据的估计和应用(2021年)
  11. 舒马赫,费尔南达L。;戴伊,迪帕克·K。;Lachos,Victor H.:具有斜态正态分布尺度混合的非线性混合效应模型的近似推论(2021)
  12. 王蒙;蒋丽华;Snyder,Michael P.:AdaReg:线性回归中的数据自适应稳健估计及其在GTEx基因表达中的应用(2021)
  13. 阿克杜,哈提斯·图尔·库布拉;奥佐纳,丹尼斯;Bayrak,Hulya:线性混合模型的伪分数置信区间方法(2020)
  14. 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)
  15. 约翰伯加德;Steffensen,Mogens:引发风险偏好和替代弹性(2020)
  16. 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)
  17. 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)
  18. Everitt,Brian S.:使用S-PLUS的统计分析手册(2020)
  19. 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)
  20. 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)

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