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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,同时也向研究者介绍了地理学、生态学、图像学等强有力的定量分析方法。


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  1. 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)
  2. 布朗,保罗T。;乔希,柴塔尼亚;乔,斯蒂芬;吕,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)
  3. 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)
  4. 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)
  5. 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)
  6. 阿扎ïs、 让马克;巴乔克,弗兰çois;拉格努克斯,阿格诺ès;Nguyen,Thi Mong Ngoc:平稳增量高斯过程变差函数尺度参数的半参数估计(2020)
  7. 巴乔克,F。;Lagnoux,A.:高斯过程最大复合似然估计的固定域渐近性质(2020)
  8. 巴兹利,约翰纳森M。;Hansen,Per Christian:非负约束线性反问题计算UQ的MCMC算法(2020)
  9. 巴尔扎加,扎哈;Rivaz,Firoozeh:大型时空数据的可扩展贝叶斯非参数模型(2020)
  10. 多尔戈夫,谢尔盖;阿纳亚·伊斯奎尔多,卡里姆;狐狸,科林;Scheichl,Robert:张量序列分解中多元概率分布的逼近与抽样(2020)
  11. 狐狸,科林;崔天刚;Neumayer,Markus:Metropolis Hastings MCMC的随机简化正演模型及其在地下流体流动和电容层析成像中的应用(2020)
  12. 富尔斯塔德,盖尔阿恩;Castruccio,Stefano:用非平稳全球时空SPDE模型压缩气候模拟(2020)
  13. 加西亚加西亚,贝尔玛;布曼,蒂埃里;Rosales Silva,Alberto Jorge:实际应用中的背景减法:挑战、当前模型和未来方向(2020)
  14. 盖尔森,Ó李普á陆上通信线;赫拉夫克尔松,比吉尔;辛普森,丹尼尔;Sigurdarson,Helgi:LGM分裂采样器:潜在高斯模型的有效MCMC采样方案(2020)
  15. Ip,Ryan H。五十、 。;吴,K。是的。K、 :关于离散多元马尔可夫随机场模型的注记(2020)
  16. 丹尼尔,科斯纳;SANó, 布鲁诺:大空间数据集的多尺度散弹枪随机搜索(2020)
  17. á扎罗,E。;阿梅罗,C。;Gómez Rubio,V.:混合物治愈模型的近似贝叶斯推断(2020)
  18. 米勒,大卫L。;格兰尼,理查德;Seaton,Andrew E.:理解随机偏微分方程平滑方法(2020)
  19. 蒙特鲁比奥-Gó梅兹,卡拉;罗尼宁,拉西;韦德,萨拉;达穆拉斯,西奥多罗斯;Girolami,Mark:稀疏分层非平稳模型的后验推理(2020)
  20. 墨菲,基夫;维罗利,辛齐亚;Gormley,Isobel Claire:无限因子分析仪的无限混合物(2020)

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