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212篇)

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  1. 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)
  2. 尼梅斯,克里斯托弗;费恩黑德,保罗:随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗(2021)
  3. 哦,罗丝;李,杨菊;朱丹;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)
  4. 昆特罗,阿德里安;韦贝克,吉尔特;布鲁尼埃,卢克;Lesaffre,Emmanuel:多组回归方法中差异效应的贝叶斯分析(2021)
  5. 罗斯纳,加里L。;劳德,普鲁索塔姆W。;卫斯理.约翰逊:生物统计学中的贝叶斯思维(2021)
  6. 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
  7. 艾伯特,吉姆;胡景晨:概率与贝叶斯建模(2020)
  8. 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
  9. 德卡斯特罗,马里奥;Gómez,Yolanda M:基于幂分段指数分布的贝叶斯治愈率模型(2020)
  10. 费雷拉,保罗H。;拉莫斯,爱德华多;拉莫斯,佩德罗L。;冈萨雷斯,Jhon F。B、 。;托玛泽拉,维拉L。D、 。;埃勒斯,里卡多S。;席尔瓦,伊夫林尼B。;Louzada,Francisco:Lomax分布的客观贝叶斯分析(2020)
  11. 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
  12. 约布斯特,丽莎J。;见鬼,丹尼尔W。;Moshagen,Morten:多项式处理树模型的相关和回归方法比较(2020)
  13. 拉扎罗东部。;阿梅罗,C。;Gómez Rubio,V.:混合物治愈模型的近似贝叶斯推断(2020)
  14. 李,迈克尔D。;伯克,杰森·R。;库什曼,以赛亚;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)
  15. 马志华;与潜在变量的贝叶斯半敏捷分析:2020年的半敏捷模型
  16. 梅克尔,埃德加C。;锯,杰夫;Davis Stober,Clintin:击败平均预测:基于预测者属性的正则化(2020)
  17. 米哈尔基维茨,玛莎;霍恩,塞巴斯蒂安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)
  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. 哦,罗丝;史鹏;Ahn,Jae Youn:依赖频率严重性模型下的额外苹果溢价(2020年)
  20. 奥拉维茨,齐塔;Vandekerckhove,Joachim:共识和纵向动态的联合过程模型(2020)

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