贝伊斯特大街

了解并描述贝叶斯模型和后验分布。提供用于描述后验分布和贝叶斯模型的实用程序。它包括点估计值,如最大后验概率(MAP)、离散度测量值(最高密度区间-HDI;Kruschke,2015<doi:10.1016/C2012-0-00477-2>)和用于零假设检验的指数(如绳索百分比、pd和Bayes因子)。


zbMATH中的参考文献(参考文献12条,1标准件)

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按年份排序(引用)

  1. Kelter,Riko:Cauchy priors下基于Bayes因子的位置偏移的Bayes非参数双样本检验的功率分析和I型和II型错误率(2022年)
  2. Daniel Lüdecke,Dominique Makowski,Philip Waggoner,Mattan S.Ben Shachar:见:可视化统计模型的R包(2021年)不是zbMATH
  3. 丹尼尔·吕德克;马坦·S·本·沙查尔;因德拉吉特·帕蒂尔;菲利普·瓦格纳;Dominique Makowski:性能:统计模型评估、比较和测试的R包(2021)不是zbMATH
  4. Indrajeet-Patil:具有统计细节的可视化:ggstatsplot方法(2021)不是zbMATH
  5. Indrajeet Patil:statexpressions:R包,用于整洁的数据帧和带有统计细节的表达式(2021)不是zbMATH
  6. 丹尼尔·路德克;马坦·S·本·沙查尔;因德拉吉特·帕蒂尔;Dominique Makowski:使用R提取、计算和探索统计模型的参数(2020)不是zbMATH
  7. Jhwueng,Dwueng Chwuan:使用Cox-Ingersoll-Ross过程的自适应特征进化率建模:一种近似的贝叶斯计算方法(2020)
  8. Quan Hoang Vuong,Viete Phuong La,Minh Hoang Nguyen,Manh Toan Ho,Manh TungHo,Peter Mantello:用bayesvl R包改善大数据时代的贝叶斯统计理解(2020)不是zbMATH
  9. Riko Kelter:fbst:R包,用于通过e值对其替代方案进行尖锐的零假设检验(2020年)阿尔十四
  10. Daniel Lüdecke,Philip D.Waggoner,Dominique Makowski:insight:访问R模型对象信息的统一接口(2019)不是zbMATH
  11. Dominique Makowski,Mattan S.Ben Shachar,Daniel Lüdecke:Bayeststr:在贝叶斯框架内描述效应及其不确定性、存在性和重要性(2019)不是zbMATH
  12. 沙娜·斯科金;约翰内斯·卡雷思;安德烈亚斯·贝格;Rob Williams:BayesPostEst:R包,用于生成贝叶斯MCMC估计的后估计量(2019年)不是zbMATH