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)。


zbMATH中的参考文献(参考文献247篇文章)

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  1. 陈启元,史启元,吴振科:贝克:嵌套部分潜在类模型的R包(2022)阿尔十四
  2. 周海明;黄显政:未知支持下有界反应的贝叶斯贝塔回归(2022)
  3. 阿尔瓦雷斯,丹尼洛;阿梅罗,卡门;福特,阿纳贝尔;肖邦,尼古拉斯:纵向和时间-事件数据贝叶斯联合模型中的序贯蒙特卡罗方法(2021)
  4. 巴拉奎德,弗里德里克;Gimenez,Olivier:使用种群密度和致死率数据拟合随机捕食者-食饵模型(2021年)
  5. Bonner,S.,Kim,H.-N.,Westneat,D.,Mutzel,A.,Wright,J.,Schofield,M.:dalmatian:通过JAGS和nimble在R中拟合双层线性模型的包(2021)不是zbMATH
  6. Brandon P.M.Edwards,Adam C.Smith:bbsBayes:北美种鸟调查数据的层次贝叶斯分析的R包(2021)不是zbMATH
  7. 赵凤庆;杰兰,帕特里克;库克,亚历克斯·R。;Alkema,Leontine:使用贝叶斯分层时间序列混合模型对出生性别比和失踪女性出生的全球估计和基于情景的预测(2021年)
  8. Eggleston,B.S.,Ibrahim,J.G.,McNeil,B.,Catellier,D:BayesCTDesign:使用历史控制数据进行贝叶斯试验设计的R包(2021年)不是zbMATH
  9. Erler,N.S.,Rizopoulos,D.,Lesaffre,E.M.E.H.:JointAI:R中不完整数据的联合分析和插补(2021年)不是zbMATH
  10. 居尔,塞尔坎;Pötzelberger,Klaus:关于反第一出口问题边界的经验估计(2021)
  11. 哈特曼,拉斐尔;Klauer,Karl Christoph:Wiener扩散模型中第一通过时间分布的偏导数(2021)
  12. 何西札得,亚革兰;马勒基,莫森;Khodadadi,Zahra:使用非对称和重尾两部分分布的异方差非线性回归模型(2021)
  13. Jeffrey W.Doser,Andrew O.Finley,Marc Kery,Elise F.Zipkin:Spoccuncy:单物种、多物种和综合空间占用模型的R包(2021年)阿尔十四
  14. 伊拉克卡兹米;Hassanzadeh,Fatemeh:通过创新链接函数对聚集二项式数据的边缘化随机效应模型(2021)
  15. Kelter,Riko:(\mathcalM)-开放环境下的贝叶斯模型选择——通过差分估计器进行有效大规模漏出交叉验证的近似后验推理和子抽样(2021)
  16. Kelter,Riko:在正态性初步评估下贝叶斯和频率专家参数和非参数双样本假设检验的I型和II型错误率分析(2021年)
  17. Kuschnig,N.,Vashhold,L.:BVAR:R中具有层次优先选择的贝叶斯向量自回归(2021)不是zbMATH
  18. Mayrink,V.D.,Duarte,J.D.N.,Demarqui,F.N.:pexm:用于涉及分段指数分布的应用的JAGS模块(2021)不是zbMATH
  19. 马志华;陈广辉:中国遥感数据半参数隐变量模型的贝叶斯联合分析(2021)
  20. Merkle,E.C.,Fitzsimmons,E.,Uanhoro,J.,Goodrich,B.:斯坦的有效贝叶斯结构方程建模(2021)不是zbMATH

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