王晓峰;Yu，Yu Ryan岳;Julian J.Faraway。 基于INLA的贝叶斯回归建模。 （英语） Zbl 1420.62005年 查普曼和霍尔/CRC计算机科学与数据分析系列佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社（ISBN 978-1-4987-2725-9/hbk；978-1-351-16575-4/电子书）。xii，312页。(2018). INLA代表集成嵌套拉普拉斯近似。该方法用于拟合一类广泛的贝叶斯模型。最小二乘法是一种非常简单且经过反复检验的模型。该方法的扩展是一类统计模型，如本文所考虑的GLM/GAM/GLMM/GAMM。INLA方法不是MCMC的竞争对手/竞争者/替代者，只是GLM的更好选择。R（右）INLA方法类的脚本在网页上给出http://julianfaraway.github.io/brinla。有关运行的帮助R（右）脚本可以在这里找到。对于所有对贝叶斯回归方法和INLA感兴趣的人来说，这是一本必备的书。审核人：Rózsa Horváth-Bokor（Budakalász） 引用于2评论引用于6文件 MSC公司： 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 62J05型 线性回归；混合模型 2015年1月62日 贝叶斯推断 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 关键词：积分嵌套拉普拉斯逼近;贝叶斯回归;GLM/GAM/GLMM/GAMM 软件：错误;卡爪;R-INLA公司;布林拉;MCMCglmm公司;github;斯坦;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Wang}等人，基于INLA的贝叶斯回归建模。佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社（2018；Zbl 1420.62005） 全文： 链接