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。


zbMATH中的参考文献(参考文献601篇,1标准件)

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  1. 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)
  2. 库南,Cé线路;øe、 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)
  3. 迪亚巴特é, 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)
  4. Everitt,Brian S.:使用S-PLUS的统计分析手册(2020)
  5. 福伊诺,米歇尔;瓦格纳,乔ël: 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)
  6. 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)
  7. 霍尔,P。;约翰斯顿,我。M、 。;奥莫罗德,J。T、 。;旺德,M。P、 。;于,J。C。F、 :通过期望传播进行快速准确的二元响应混合模型分析(2020年)
  8. 贾维德,雅维德;胡克,吉尔斯:扩散的时间观测(2020)
  9. 诺兰,周二。;Wand,Matt P.:多级稀疏矩阵问题的简化解决方案(2020)
  10. 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)
  11. 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)
  12. 罗森特,奥利弗;帕多努,尤指é跑;德维尔,伊夫;é门特,阿洛ïs;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)
  13. 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)
  14. 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)
  15. 贝,夏洛特;古恩è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)
  16. 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
  17. 康德埋伏,梅赛德斯;Sá北卡罗来纳州ésar:非参数分位数回归的插件带宽选择器(2019)
  18. 苏门干提;拉赫曼,亚齐祖;亚哈迈德,亚实拉夫;Rahman,Sabbir Tahmidur:多层次模型可以从最小化高阶变化中获益:使用儿童营养不良数据的一个例子(2019年)
  19. 弗洛雷斯·阿格雷达,丹尼尔;Cantoni,Eva:广义线性混合模型预测不确定性的Bootstrap估计(2019)
  20. 傅立勇;王明亮;王作恒;宋新宇;唐守正:一阶条件线性化与序列二次规划相结合的交叉随机效应非线性混合效应模型的极大似然估计(2019)

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