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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。由于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的参考文献。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gmrf。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，作者强调计算方面的问题，构造快速可靠的MCMC推理算法，并提供一个快速准确模拟的在线C库。par这是统计学，特别是生物统计学和空间统计学研究人员和学生的理想工具，以及工程、流行病学、图像分析、地理学和生态学的定量研究人员，向他们介绍这种强大的统计推断方法。

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zbMATH中的参考文献（参考 275篇文章 引用，1标准件)

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  1. Bachoc，F.；Lagnoux，A.：高斯过程最大复合似然估计量的固定域渐近性质（2020）
  2. Bardsley，Johnathan M.；Hansen，Per Christian:非负约束线性反问题计算UQ的MCMC算法（2020）
  3. Barzegar，Zahra；Rivaz，Firoozeh:大型时空数据的可伸缩贝叶斯非参数模型（2020）
  4. Dolgov，Sergey；Anaya Izquierdo，Karim；Fox，Colin；Scheichl，Robert:张量序列分解中多元概率分布的近似与抽样（2020）
  5. Fuglstad，Geir Arne；Castruccio，Stefano:用非平稳全球时空SPDE模型压缩气候模拟（2020年）
  6. 加西亚·加西亚（Garcia Garcia），贝尔玛（Belmar）；博曼（Bouwmans），蒂埃里（Thierry）；罗萨莱斯·席尔瓦（Rosales Silva），阿尔贝托·豪尔赫（Alberto Jorge）：实际应用中的背景减法：挑战、当前模型和未来方向（2020年）
  7. 叶瑞安H.L.；吴，K.Y.K.：关于离散多元马尔可夫随机场模型的注记（2020）
  8. Kirsner，Daniel；Sansó，Bruno:大空间数据集的多尺度散弹枪随机搜索（2020）
  9. Miller，David L.；Glennie，Richard；Seaton，Andrew E.：理解随机偏微分方程平滑方法（2020）
  10. Monterrubio-Gómez，Karla；Roininen，Lassi；Wade，Sara；Damoulas，Theodoros；Girolami，Mark:稀疏分层非平稳模型的后验推理（2020）
  11. Spiegel，Elmar；Kneib，Thomas；Otto Sobotka，Fabian:时空预期回归模型（2020年）
  12. Wood，Simon N.：广义加性模型及其扩展的推理与计算（2020）
  13. Žukovič，米兰；Borovský，Michal；Lach，Matš；Hristopulos，Dionissios T.：基于改进的平面旋转器模型的海量空间数据加速模拟（2020年）
  14. Abbruzzo，Antonino；Vujačić，Ivan；Mineo，Angelo M.；Wit，Ernst C.：在惩罚高斯图形模型中选择调谐参数（2019年）
  15. Bachoc，François；Bevilacqua，Moreno；Velandia，Daira:固定域渐近下高斯过程的复合似然估计（2019）
  16. Simon Barthelmé；Ambrard，Pierre Olivier；Tremblay，Nicolas:固定尺寸和变尺寸行列式点过程的渐近等价性（2019）
  17. Castro Camilo，Daniela；Huser，Raphaël；Rue，Håvard：短期极端风速概率预测的拼接伽马广义帕累托模型（2019）
  18. Gopalan，Giri；Hrafnkelsson，Birgir；Wikle，Christopher K.；Rue，Håvard；Aðalgeirsdóttir，Guðfinna；Jarosch，Alexander H.；Pálsson，Finnur:受冰川学驱动的分层时空统计模型（2019年）
  19. Ickowicz，Adrien；Ford，Jessica；Hayes，Keith：成分数据的混合模型方法：推断土地利用对点参考水质测量的影响（2019年）
  20. Junker，Philipp；Nagel，Jan:弹性材料随机行为建模的松弛方法（2019）

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