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。