机译:高维贝叶斯密度估计的变量选择:在人体暴露模拟中的应用
Department of Statistics, North Carolina State University, 2311 Stinson Drive, Box 8203, Raleigh, NC 27695-8203, USA;
North Carolina State University, Raleigh, USA;
Los Alamos National Laboratory, USA;
North Carolina State University, Raleigh, USA;
North Carolina State University, Raleigh, USA;
air pollution; bayesian non-parametrics; high dimensional data; kernel stick breaking prior; stochastic computer models;
机译:结构高维协变量空间中的贝叶斯变量选择及其在基因组学中的应用
机译:可扩展的贝叶斯变量选择使用非识别前的超高维度设置中的密度
机译:高维广义线性模型的贝叶斯变量选择:拟合密度的收敛速度
机译:512880复杂变量的关节概率密度估计及其应用于使用贝叶斯方法动态风险评估
机译:高维复杂数据中的变量选择和约化子空间的贝叶斯估计
机译:在超高维设置中使用非局部先验密度的可伸缩贝叶斯变量选择
机译:高维贝叶斯密度估计的变量选择:应用于人体曝光模拟