zbMATH中的参考文献(引用于 145篇文章,1标准件)

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  1. Ben Youngman:evgam:广义可加极值模型的R包(2020)阿尔十四
  2. Brouste,Alexandre;Dutang,Christophe;Rohmer,Tom:分类解释变量情况下广义线性模型的闭式最大似然估计:在保险损失建模中的应用(2020)
  3. 基于Lucy Jianqing和Xiang的高维测量模型;基于无向投影的Lucy-Feng,2020
  4. Ferrara,Giancarlo:使用R的随机前沿模型(2020)
  5. Gonçalves,Jussiane Nader;Barreto Souza,Wagner:高通货膨胀率的计数的灵活回归模型(2020年)
  6. 霍霍恩,托尔斯滕:转型促进机器(2020年)
  7. 黄一凡;孟胜旺:贝叶斯非参数模型及其在保险损失预测中的应用(2020)
  8. Scudilio,Juliana;Pereira,Gustavo H.A.:广义线性模型的调整分位数残差(2020年)
  9. Tzougas,George;Karlis,Dimitris:拟合一类新的变离差混合指数回归模型的EM算法(2020)
  10. Wood,Simon N.:广义加性模型及其扩展的推理与计算(2020)
  11. Canterle,Diego Ramos;Bayer,Fábio Mariano:带参数链接函数的变量离散β回归(2019年)
  12. 陈延志;崔永军:随机模拟模型的重要抽样及其最优性(2019)
  13. El Bachir,Yousra;Davison,Anthony C.:广义加性模型的快速自动平滑(2019)
  14. Fang,Kuangnan;Fan,Xinyan;Lan,Wei;Wang,Bingquan:用于体脂数据的分数响应的非参数加性β回归(2019年)
  15. Filippou,Panagiota;Kneib,Thomas;Marra,Giampiero;Radice,Rosalba:具有任意链接函数和可变相关矩阵的三元加性回归模型(2019年)
  16. Groll,Andreas;Hambuckers,Julien;Kneib,Thomas;Umlauf,Nikolaus:位置、规模和形状的广义加性模型框架下的套索式惩罚(2019年)
  17. Hui,Francis K.C.;You,C.;Shang,H.L.;Müller,Samuel:使用变分近似的半参数回归(2019)
  18. Hystad,Grethe;Eleish,Ahmed;Hazen,Robert M.;Morrison,Shaunna M.;Downs,Robert T.:使用非信息先验对地球未发现矿物多样性的贝叶斯估计(2019年)
  19. Klein,Nadja;Smith,Michael Stanley:来自贝叶斯正则化回归平滑器的隐式连接词(2019)
  20. Kneib,Thomas;Klein,Nadja;Lang,Stefan;Umlauf,Nikolaus:模块回归——用于构建具有张量积交互作用的结构化加性分布回归模型的乐高系统(2019年)

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