Dynamic Bayesian Network; Event modelling and prediction;
机译:样本量的模拟研究表明,每个变量的事件数对于建立聚类数据预测模型的重要性
机译:使用贝叶斯模型平均将来自纵向和事件时间数据的联合模型的动态预测结合起来
机译:纵向和事后数据贝叶斯功能联合模型的动态预测:对阿尔茨海默病的应用
机译:使用动态贝叶斯网络实现可变速率采样数据的事件预测和建模
机译:贝叶斯分层空间模型可通过“光检测”和“测距”数据集改善森林变量的预测和映射。
机译:纵向和事件时间数据的贝叶斯功能联合模型中的动态预测:在阿尔茨海默氏病中的应用
机译:样本量的仿真研究表明,每个变量的事件数对于建立聚类数据预测模型的重要性