温伯格

WinBUGS是BUGS项目的一部分,该项目旨在为应用统计学家提供实用的MCMC方法。WinBUGS可以使用标准的“点击式”windows界面来控制分析,也可以使用称为DoodleBUGS的图形界面构造模型。WinBUGS是一个独立的程序,尽管它可以从其他软件调用。


zbMATH中的参考文献(参考文献764篇,2标准条款)

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  1. 卡里恩多,西罗;吉达,毛里齐奥;波斯蒂格利昂,法比奥;Russo,Isidoro:意大利隧道道路交通事故分析的相关参数二元贝叶斯层次模型(2022)
  2. 何玉蕾;张光裕;徐秋霞:实践中缺失数据的多重插补。基础理论与分析策略(2022)
  3. Martins,Rui:联合建模纵向和生存数据解释个体纵向异质性的灵活链接(2022)
  4. 穆罕默迪,拉齐耶;Kazemi,Iraj:使用创新的多变量斜交Huber分布的纵向数据的稳健线性混合效应模型(2022)
  5. 万中林;李红艳;罗易;黄义荣:一种新的估计长记忆参数的贝叶斯方法(2022)
  6. Bonner,S.,Kim,H.-N.,Westneat,D.,Mutzel,A.,Wright,J.,Schofield,M.:dalmatian:通过JAGS和nimble在R中拟合双层线性模型的包(2021)不是zbMATH
  7. 卡尔沃,加布里埃尔;阿梅罗,卡门;Gómez Rubio,维吉尼奥;Mazzinari,Guido:腹腔镜手术气腹时腹腔容积的贝叶斯分层非线性模型(2021)
  8. 陈,李洁;苏剑喜;Xia,Michelle:风险状态虚假陈述评估的两部分模型(2021)
  9. Francisco PalmíPerales,Virgilio Gómez Rubio,Miguel A.Martinez-Beneito:insla格点数据的贝叶斯多元空间模型(2021)不是zbMATH
  10. 阿尔多加德尼;特里维萨诺,卡罗;Fabrizi,Enrico:对数转换响应变量的方差分析和混合模型的贝叶斯分析(2021)
  11. 哈特曼,拉斐尔;Klauer,Karl Christoph:Wiener扩散模型中第一通过时间分布的偏导数(2021)
  12. 胡锦祥;克拉克,劳伦;史鹏;史塔格斯,文森特S。;戴利,克里斯汀;Gajewski,Byron:跨种族/种族有效估计的贝叶斯层次因素分析(2021)
  13. 卡林,M.J。;洛佩斯,S.R.C。;de Souza,R.M.:估计α稳定分布参数的贝叶斯方法(2021)
  14. Kuschnig,N.,Vashhold,L.:BVAR:R中具有层次优先选择的贝叶斯向量自回归(2021)不是zbMATH
  15. 马丁斯,鲁伊;卡尔德拉,豪尔赫;洛佩斯,Inès;João Mendes,José:使用独立规则晶格的空间共享参数模型改善牙齿美学(2021)
  16. Mayrink,V.D.,Duarte,J.D.N.,Demarqui,F.N.:pexm:用于涉及分段指数分布的应用的JAGS模块(2021)不是zbMATH
  17. 马志华;陈广辉:中国遥感数据半参数隐变量模型的贝叶斯联合分析(2021)
  18. Michaud,N.,de Valpine,P.,Turek,D.,Paciorek,C.J.,Nguyen,D.:敏捷和敏捷MC R包中的序贯蒙特卡罗方法(2021)不是zbMATH
  19. 尼梅斯,克里斯托弗;费恩黑德,保罗:随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗(2021)
  20. 奥克利,希罗拉;Jabbari Nooghabi,Mehdi:关于污染指数分布:带有离群值的正值保险索赔数据建模的理论贝叶斯方法(2021)

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