美洲豹

贾格斯只是另一个吉布斯采样器。这是一个使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟分析贝叶斯分层模型的程序，与错误完全不同。JAGS的编写有三个目标：（1）为bug语言提供一个跨平台的引擎。（2） 可扩展，允许用户编写自己的函数、发行版和采样器。（3） 在贝叶斯建模中成为一个思想实验的平台。JAGS是根据GNU通用公共许可证授权的。您可以在特定条件下自由修改和重新分发它（有关详细信息，请参阅文件复制）。

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zbMATH中的参考文献（参考 209篇文章 参考）

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  1. 克里斯托弗.内梅斯；保罗.费恩黑德：随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗（2021）
  2. Oh，Rosy；Lee，Youngju；Zhu，Dan；Ahn，Jae Youn：使用集体风险模型进行预测性风险分析：在过去的频率和总体严重程度信息之间进行选择（2021年）
  3. Ryan Hornby，Jingchen Hu:用AttributeRiskCalculation R包对合成数据中属性披露风险的贝叶斯估计（2021）阿尔十四
  4. Bayesian，Hu；Bayesian建模；Jim Hu，2020）
  5. 安妮·菲利浦，玛丽·安妮·维贝特：使用R包考古学分析考古阶段（2020）不是zbMATH
  6. de Castro，Mário；Gómez，Yolanda M.：基于幂分段指数分布的贝叶斯治愈率模型（2020）
  7. Ferreira，Paulo H.；Ramos，Eduardo；Ramos，Pedro L.；Gonzales，Jhon F.B.；Tomazella，Vera L.D.；Ehlers，Ricardo S.；Silva，Eveliny B.；Louzada，Francisco:Loumax分布的客观贝叶斯分析（2020年）
  8. Gianluca Baio：survHE：健康经济评估和成本效益模型的生存分析（2020年）不是zbMATH
  9. Jobst，Lisa J.；Heck，Daniel W.；Moshagen，Morten:多项式处理树模型的相关和回归方法比较（2020）
  10. Lázaro，E.；Armero，C.；Gómez Rubio，V.：混合物治疗模型的近似贝叶斯推断（2020年）
  11. Lee，Michael D.；Bock，Jason R.；Cushman，Isaiah；Shankle，William R.：多项式处理树模型和贝叶斯方法在理解记忆障碍中的应用（2020）
  12. 马志华；陈广辉：基于DP先验的贝叶斯半参数隐变量模型：用nimble实现（2020）
  13. Merkle，Edgar C.；Saw，Geoff；Davis Stober，Clintin:击败平均预测：基于预测者属性的正则化（2020）
  14. Michalkiewicz，Martha；Horn，Sebastian S.；Bayen，Ute J.：用层次多项式模型解释自由回忆中儿童群体的个体差异（2020年）
  15. Miller，David L.；Glennie，Richard；Seaton，Andrew E.：理解随机偏微分方程平滑方法（2020）
  16. 哦，Rosy；Shi，Peng；Ahn，Jae yun：依赖频率严重度模型下的苹果溢价（2020）
  17. Oravecz，Zita；Vandekerckhove，Joachim：共识和纵向动态的联合过程模型（2020）
  18. Osthus，Dave；Hyman，Jeffrey D.；Karra，Satish；Panda，Nishant；Srinivasan，Gowri：识别具有量化不确定性的离散断裂网络主要子网络的概率聚类方法（2020年）
  19. Robert J.B.Goudie，Rebecca M.Turner，Daniela De Angelis，Andrew Thomas:多错误：快速贝叶斯推理的bug建模框架的并行实现（2020）不是zbMATH
  20. Stojić，Hrvoje；Orquin，Jacob L.；Dayan，Peter；Dolan，Raymond J.；Speekenbrink，Maarten：学习、选择和视觉注视的不确定性（2020）

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