OpenBUGS公司

BUGS是一个使用Gibbs抽样进行贝叶斯推理的软件包。简单地说，用户之间的统计关系（简单地说，是一个统计变量之间的关系）。该软件包括一个“专家系统”，它决定了一个适当的MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）方案（基于Gibbs采样器）来分析指定的模型。然后，用户控制方案的执行，并可以从各种输出类型中自由选择。bug有两个主要版本，即winbug和openbug。这个网站是专门为OpenBUGS，一个开源版本的软件包，所有未来的开发工作都将集中在它上面。因此，OpenBUGS代表了BUGS项目的未来。另一方面，WinBUGS是一个成熟的、稳定的、独立的软件版本，它将继续可用，但不会进一步开发。OpenBUGS的最新版本（从v3.0.7起）在广泛的测试应用程序中被设计成至少与WinBUGS一样高效和可靠。有关WinBUGS的详细信息，请参阅此处。openbug运行在微软Windows、Unix/Linux或Macintosh的x86机器上（使用Wine）。

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zbMATH中的参考文献（参考 71篇文章

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按年份排序(引用)
  1. Timothy D.Meehan，Nicole L.Michel，Håvard Rue:使用R-INSLA软件包估算动物丰度（2020）不是zbMATH
  2. Amaral Turkman，Maria Antónia；Paulino，Carlos Daniel；Müller，Peter:计算贝叶斯统计。简介（2019）
  3. Baer，Daniel R.；Lawson，Andrew B.：空间车辆模型变量下的贝叶斯多阶段估计评估（2019年）
  4. Cowles，Mary Kathryn；Bonett，Stephen；Seedorff，Michael:带OpenCL加速的贝叶斯正态条件自回归模型的独立抽样（2018）
  5. 赵静；栾建安；康登：具有多基因效应的贝叶斯线性混合模型（2018）不是zbMATH
  6. Molenaar，Dylan；de Boeck，Paul：响应混合建模：跨响应时间的项目特征异质性解释（2018）
  7. Onicescu，Georgiana；Lawson，Andrew B.；Zhang，Jiajia；Gebregziabher，Mulugeta；Wallace，Kristin；Eberth，Jan M.：小区域癌症数据的空间显式生存模型（2018年）
  8. Liu，Yang；Hannig，Jan:logistic分级响应模型的广义基准推断（2017）
  9. Mohammad Modarres；Amiri，Mehdi；Jackson，Christopher:失效概率物理方法到可靠性。建模、加速测试、预测和可靠性评估（2017）
  10. Paul Christian Bürkner:brms:Stan用于贝叶斯多级模型的R包（2017）不是zbMATH
  11. Tango，Toshiro:随机对照试验的广义线性混合模型重复测量设计（2017）
  12. Yang，Jinyoung；Rosenthal，Jeffrey S.：通过新的自适应诊断自动调整通用MCMC（2017）
  13. Achcar，Jorge A.；Lopes，Sílvia R.C.：线性和非线性回归模型，假设稳定分布（2016年）
  14. Chiu，Chia Yi；Köhn，Hans Friedrich:作为logit模型的简化RUM：参数化和约束（2016）
  15. Fonseca，Rodney Vasconcelos；Nobre，Juvêncio Santos；Farias，Rafael Bráz Azevedo：重新参数化Birnbaum-Saunders回归模型中的比较推理和诊断（2016）
  16. Härkänen，Tommi；Karvanen，Juha；Tolonen，Hanna；Lehtonen，Risto；Djerf，Kari；Juntunen，Teppo；Koskinen，Seppo：复杂研究设计中缺失数据的系统处理——来自2000年和2011年健康调查的经验（2016年）
  17. Luttinen，Jaakko:BayesPy:Python中的变分贝叶斯推理（2016）
  18. Shaddick，Gavin；Zidek，James V.：环境流行病学的时空方法（2016）
  19. Andrew Finley；Sudipto Banerjee；Alan Gelfand:大型单变量和多变量点参考时空数据模型的spBayes（2015）不是zbMATH
  20. Mahani，Alireza S.；Sharabiani，Mansour T.A.：SIMD并行MCMC采样与大数据贝叶斯分析应用（2015）