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varstan：用Stan对结构化时间序列模型进行贝叶斯分析的R包

@第{Matamoros2020varstanAR条，title={varstan:R包，用于使用Stan}对结构化时间序列模型进行贝叶斯分析，author={Izhar Asael Alonzo Matamoros和C.A.C.Torres}，journal={arXiv:计算}，年份＝{2020}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:218763614}}
该软件包提供了一种动态的方法来选择模型、定义广泛分布中的先验值、检查模型的拟合度以及使用m步超前预测分布进行预测。
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平稳随机过程Evaluacion de normaldad en procesos estoca⁄sticos estacionarios的正态性评估

    数学、工程
  • 2020
这项工作讨论和参考了平稳过程中最常见的正态性检验，如Epps、Lobato和Velasco、随机投影以及Psaradakis和Vavra，并提出了一种检验模型假设的替代方法，该方法受随机投影结果的启发，结果令人满意。

同伴动物蜱类麻痹发病率的近期预测：一个迭代集成模型

该模型预测蜱类麻痹病例具有极高的准确性，同时保持了流行病学的可解释性，通过减少点误差和预测区间误差，其性能优于现场领先的基准指数平滑模型。

喜马拉雅山脉高层气候变化的令人生畏的证据——以印度喜马偕尔邦拉豪尔为例

气候变化的表现不再是灰色的，但前所未有的证据和影响现在是白纸黑字。来自高山地区的越来越多的证据…

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brms:使用Stan的贝叶斯多级模型的R包

brms包使用概率编程语言Stan在R中实现贝叶斯多级模型，允许用户在多重VEL环境中拟合线性、稳健线性、二项式、泊松、生存、序数、零膨胀、障碍，甚至非线性模型。

英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差

传统的计量经济模型假设一个恒定的单周期预测方差。为了推广这个令人难以置信的假设，一类新的随机过程称为自回归条件…

具有Student-t创新的非对称GARCH模型中自由度估计的影响

本工作研究了在非对称广义自回归条件下使用独立Jeffreys先验对Student-t模型自由度参数的影响…

模型复杂性和拟合的贝叶斯度量

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使用leave-on-out交叉验证和WAIC的实用贝叶斯模型评估

利用Pareto-平滑重要性抽样（PSIS）这一新的重要权重正则化方法，介绍了LOO的一种有效计算方法，并证明了PSIS-LOO在具有弱先验或影响观测的有限情况下更具鲁棒性。

广义线性混合模型的参考贝叶斯方法

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统计推断：一种综合方法

我仔细阅读了关于t检验优度的简短章节（第6章），它在几个方面都有所欠缺，包括对主题的涵盖和所给出的结论。例如，谢尔曼…

学生t回归模型的客观贝叶斯分析

我们基于两个不同的Jeffreys先验对未知自由度的Student-t回归模型进行了贝叶斯分析。通常很难估计度数…

自动时间序列预测：R的预测包

描述了在R预测包中实现的两种自动预测算法，它们基于创新状态空间模型，该模型采用指数平滑方法。

无转取样器：哈密顿蒙特卡罗自适应设置路径长度

无转动取样器（NUTS）是HMC的一个扩展，它无需设置多个步长L，并基于原始-对偶平均推导了一种动态调整步长参数{\epsilon}的方法。