机译:存在结构零的贝叶斯非参数全合成多元分类数据生成
Indiana Univ, Bloomington, IN 47408 USA;
Vassar Coll, Poughkeepsie, NY 12601 USA;
Bayesian non-parametrics; Contingency tables; Dirichlet process; Disclosure risk; Markov chain Monte Carlo methods; Multiple imputation;
机译:具有结构零的大规模分类数据的贝叶斯多重插补
机译:回复评论回复评论'Wang W,Ding J.2007。用于每日流量的综合生成的多元非参数模型。水文过程21:1764-1771'
机译:对“ Wang W,Ding J.2007。用于每日流量的综合生成的多元非参数模型”的评论。水文过程21:1764-1771'
机译:贝叶斯结构方程模型与有序分类数据的比较
机译:多元线性回归下的综合性数据分析,多变量正常和多变量回归模型分析
机译:多元零膨胀模型的贝叶斯变量选择:应用于微生物组计数数据
机译:具有结构零的大规模分类数据的贝叶斯多重插补
机译:技术主题3.2.2.d贝叶斯和非参数统计:神经网络与贝叶斯网络的集成,用于数据融合和预测建模。