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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。在这一领域,MCM-C是一个为研究人员提供精确统计和快速统计的理想工具,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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  1. Azaïs,Jean-Marc;Bachoc,François;Lagnox,Agnès;Nguyen,Thi Mong Ngoc:具有平稳增量的高斯过程的变差函数尺度参数的半参数估计(2020)
  2. 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)
  3. Bardsley,Johnathan M.;Hansen,Per Christian:非负约束线性反问题计算UQ的MCMC算法(2020)
  4. Barzegar,Zahra;Rivaz,Firoozeh:大型时空数据的可伸缩贝叶斯非参数模型(2020)
  5. 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)
  6. Fuglstad,Geir Arne;Castruccio,Stefano:用非平稳全球时空SPDE模型压缩气候模拟(2020年)
  7. 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)
  8. 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)
  9. Kirsner,Daniel;Sansó,Bruno:大空间数据集的多尺度散弹枪随机搜索(2020)
  10. Miller,David L.;Glennie,Richard;Seaton,Andrew E.:理解随机偏微分方程平滑方法(2020)
  11. 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)
  12. Robinson,Gregor;Grooms,Ian:分散数据的快速可调模糊算法(2020)
  13. Spiegel,Elmar;Kneib,Thomas;Otto Sobotka,Fabian:时空预期回归模型(2020年)
  14. Wood,Simon N.:广义加性模型及其扩展的推理与计算(2020)
  15. Zammit Mangion,Andrew;Rougier,Jonathan:空间数据的多尺度过程建模和分布式计算(2020)
  16. 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)
  17. 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)
  18. Bachoc,François;Bevilacqua,Moreno;Velandia,Daira:固定域渐近下高斯过程的复合似然估计(2019)
  19. 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)
  20. 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)

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