乌尔夫伯肯霍尔特;布莱克利·麦克谢恩(Blakeley B.McShane)。 评论:“潜在马尔可夫模型:具有协变量的纵向数据分析的一般框架综述”。 (英语) Zbl 1305.62302号 测试 23,第3期,469-472(2014). 关于的评论[F.巴托卢奇等人,测试23,编号33433-465(2014;Zbl 1305.62299号)]. 引用于1审查 MSC公司: 2005年6月2日 马尔可夫过程:估计;隐马尔可夫模型 60G25型 预测理论(随机过程方面) 2015年1月62日 贝叶斯推断 62H30型 分类和歧视;聚类分析(统计方面) 62第25页 统计学在社会科学中的应用 62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章) 引文:Zbl 1305.62299号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{U.Böckenholt}和\textit{B.B.McShane},测试23,编号3,469-472(2014;Zbl 1305.62302) 全文: 内政部 参考文献: [1] Bartolucci F、Farcomeni A、Pennoni F(2014)《潜在马尔可夫模型:具有协变量的纵向数据分析的一般框架综述》。测试·Zbl 1305.62299号 [2] Böckenholt U(2005)用于分析连续时间内收集的纵向数据的潜在马尔可夫模型:状态、持续时间和转换。心理学方法10(1):65-83 [3] McShane BB、Jensen ST、Pack AI、Wyner AJ(2013)《时间序列依赖性统计学习:小鼠睡眠评分应用》。美国统计协会期刊108(504):1147-1162·Zbl 1288.62129号 ·doi:10.1080/01621459.2013.779838 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。