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高斯马尔可夫随机场。理论与应用。空间统计学和图像分析领域的研究人员对高斯马尔可夫随机场(GMRFs)非常熟悉,而且他们是少数使用GMRFs的人之一。然而,这种方法有着广泛的应用,从结构时间序列分析到纵向和存活数据分析,时空模型,图形模型和半参数统计。在空间统计领域有如此多的应用和如此广泛的应用,令人惊讶的是仍然没有关于这一主题的全面参考资料。par-Gaussian-Markov随机场:理论和应用提供了这样一个参考,使用统一的框架来表示和理解GMRFs。各种案例研究说明了GMRFs在复杂层次模型中的应用,其中统计推断只能使用Markov链montecarlo(MCMC)技术。作为该领域的杰出专家,作者强调了计算方面的问题,构造了快速可靠的MCMC推理算法,并提供了一个在线C-library来实现快速精确的仿真。这是一个理想的工具,研究人员和学生在统计学,特别是生物统计学和空间统计学,以及定量研究人员在工程,流行病学,图像分析,地理和生态学,向他们介绍这种强大的统计推断方法。


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  1. 西斯奎尔,塞巴斯蒂安;Liquet,Benoît:改进MCMC在最近邻高斯过程模型中的性能(2022)
  2. 沃诺,马克西姆;多比根,尼古拉斯;Chainais,Pierre:高维高斯抽样:基于随机近点算法的回顾和统一方法(2022)
  3. 阿拉德,丹尼斯;赫里斯托普洛斯,狄奥尼修斯T。;托马斯奥皮茨:联系物理学和空间统计学:一个新的玻尔兹曼吉布斯随机场家族(2021)
  4. 巴兹利,约翰纳森M。;崔天刚:非线性分层统计反问题的优化马尔可夫链蒙特卡罗方法(2021)
  5. 布朗,保罗T。;乔希,柴塔尼亚;乔,斯蒂芬;Rue,Håvard:一种新的边缘化方法,使用低差异序列进行积分嵌套拉普拉斯近似(2021)
  6. 曹操、剑;根顿,马克·G。;凯斯,大卫·E。;Turkiyyah,George M.:大网格空间协方差矩阵的Kronecker积和表示及其Cholesky分解(2021)
  7. 陈万芳;卡斯特鲁乔,斯特凡诺;Genton,Marc G.:使用贝叶斯空间极值评估沙特阿拉伯风力涡轮机运行中断的风险(2021年)
  8. 费雷拉,马可·A·R。;波特,艾丽卡·M。;Franck,Christopher T.:具有内在条件自回归空间随机效应的高斯分层模型的快速可伸缩计算(2021)
  9. 弗洛默,安德烈亚斯;希梅尔,克劳迪娅;Schweitzer,Marcel:衰减矩阵函数稀疏逼近和迹估计的探测技术分析(2021)
  10. 刚洛夫,雨果;库伯特,让巴蒂斯特;蒙弗里尼,伊曼纽;科莱特,克里斯托夫:无监督图像分割与高斯成对马尔可夫场(2021年)
  11. 哈兹拉,阿纳布;Huser,Raphaël:使用低阶半参数空间模型估算高分辨率红海表面温度热点(2021)
  12. 海普勒,史黛西A。;沃勒,兰斯A。;Kline,David M.:俄亥俄州阿片类药物过量死亡的多变量时空变化点模型(2021)
  13. 赫拉夫克尔松,比吉尔;希格特,斯特凡;拉斐尔·胡瑟;巴卡、哈肯;Jóhannesson,Árni V.:Max和smooth:隐高斯模型中近似贝叶斯推断的两步方法(2021)
  14. 赫里斯托普洛斯,狄奥尼西奥斯。;帕夫利德斯,安德鲁;阿古,瓦西里基D。;Gkafa,Panagiota:随机局部相互作用模型:大规模数据集的克立格方法(2021)
  15. 卡茨福斯,马提亚斯;约瑟夫吉尼斯:高斯过程的Vecchia近似的一般框架(2021)
  16. Lambert,Philippe:在具有右删失和区间删失数据的非参数双加性位置尺度模型中使用拉普拉斯近似的快速贝叶斯推断(2021)
  17. 马克西莫夫,A.G。;图卢皮耶夫,A.L.:代数贝叶斯网络:检查主干连接(2021)
  18. 图尔契科娃,玛丽;曼德尔,一月;Eben,Kryštof:具有精度矩阵线性模型的高斯马尔可夫随机场的分数匹配滤波器(2021)
  19. 王,克雷格;Furrer,Reinhard:将异构空间数据集与基于过程的空间融合模型相结合:统一框架(2021)
  20. 齐伯,但以理;Katzfuss,Matthias:大型非高斯空间数据的广义高斯过程的Vecchia-Laplace近似(2021)

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