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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. 我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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