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R包spiakslabgam：广义加性混合模型的贝叶斯变量选择和模型选择。贝叶斯变量选择，模型选择和正则化估计（空间）广义加性混合回归模型通过具有尖峰和平板先验的SSV。

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  1. Robin Genuer，Jean-Michel Poggi，Christine Tuleau-Malot:VSURF：使用随机森林进行变量选择的R包（2015）不是zbMATH
  2. Goldsmith，Jeff；Scheipl，Fabian:标量函数回归中的估计量选择与组合（2014）
  3. Yuan，J.；Wei，G.：贝叶斯套索的有效蒙特卡罗EM算法（2014）
  4. Lykou，Anastasia；Ntzoufras，Ioannis:关于贝叶斯套索变量选择和收缩参数规范（2013）
  5. Scheipl，Fabian；Kneib，Thomas；Fahrmeir，Ludwig：回归模型中的惩罚似然和贝叶斯函数选择（2013）
  6. Lesaffre，Emmanuel；Lawson，Andrew B.：贝叶斯生物统计学（2012）
  7. Scheipl，Fabian；Fahrmeir，Ludwig；Kneib，Thomas:结构化加性回归模型中函数选择的Spike和slab先验（2012）
  8. Fabian Scheipl:spikeSlabGAM:R中广义可加混合模型的贝叶斯变量选择、模型选择和正则化（2011）不是zbMATH