美洲豹

又一个叫吉布斯的人。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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  1. Albert,Jim;Hu,Jing Chen:概率与贝叶斯建模(2020)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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)
  5. Miller,David L.;Glennie,Richard;Seaton,Andrew E.:理解随机偏微分方程平滑方法(2020)
  6. 哦,Rosy;Shi,Peng;Ahn,Jae yun:依赖频率严重度模型下的苹果溢价(2020)
  7. 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)
  8. Storlie,Curtis B.;Therneau,Terry M.;Carter,Rickey E.;Chia,Nicholas;Bergquist,John R.;Huddleston,Jeanne M.;Romero Brufau,圣地亚哥:患者警报系统中缺失数据的预测和推断(2020年)
  9. Wood,Simon N.:广义加性模型及其扩展的推理与计算(2020)
  10. 詹培达;王文忠;李晓敏:认知诊断评估中多属性部分掌握的高阶潜在结构模型(2020)
  11. Amaral Turkman,Maria Antónia;Paulino,Carlos Daniel;Müller,Peter:计算贝叶斯统计。简介(2019)
  12. Amoros,Ruben;King,Ruth;Toyoda,Hidenori;Kumada,Takashi;Johnson,Philip J.;Bird,Thomas G.:使用血清生物标记物进行癌症监测的连续时间隐马尔可夫模型(2019年)
  13. Arellano Valle,Reinaldo B.;Contreras Reyes,Javier E.;Quintero,Freddy O.López;Valdebenito,Abel:偏态正态动态线性模型和贝叶斯预测(2019年)
  14. Cox,Gregory E.;Criss,Amy H.:系统阶乘分析的参数补充:使用累加器系统识别交互式并行处理(2019)
  15. Daniel Sabanés Bové,Wai Yin Yaung,Giuseppe Palermo,Thomas Jaki:R中基于模型的剂量递增设计(2019)不是zbMATH
  16. Finke,Axel;King,Ruth;Beskos,Alexandros;Dellaportas,Petros:集成人口模型的有效序贯蒙特卡罗算法(2019年)
  17. Nicholas Gelling;Schofield,Matthew R.;Barker,Richard J.:\textsfRpackage\textsfRJMMC:使用后处理的可逆跳跃MCMC(2019)
  18. Gilles Kratzer,Fraser Iain Lewis,Arianna Comin,Marta Pittavino,Reinhard Furrer:R包abn的加法贝叶斯网络建模(2019)阿尔十四
  19. Gronau,Quentin F.;Wagenmakers,Eric Jan;Heck,Daniel W.;Matzke,Dora:一种比较复杂模型的简单方法:使用Warp III桥抽样对分层多项式处理树模型进行贝叶斯模型比较(2019年)
  20. Haziq Jamil,Wicher Bergsma:iprior:使用I-priors进行回归建模的R包(2019年)阿尔十四

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