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机译:基于MCMC设计的罕见事件非参数回归。应用于嵌套风险计算
LTCI, CNRS, Télécom ParisTech, Université Paris-Saday, 75013, Paris, France;
Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP), Ecole Polytechnique and CNRS, Université Paris-Saday, Route de Saday, 91128 Palaiseau Cedex, France;
Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP), Ecole Polytechnique and CNRS, Université Paris-Saday, Route de Saday, 91128 Palaiseau Cedex, France;
Empirical regression scheme; MCMC sampler; rare event;
机译:具有两阶段采样和部分穷尽信息的森林清单中的新回归估计量:基于设计的蒙特卡洛方法,适用于小面积估计。
机译:后审核和成本估算应用:贝叶斯回归分析的MCMC仿真示例
机译:非参数回归中的独立测试的计算方式有效近似
机译:关于罕见事件保存标准的提案。在多光谱/高光谱图像上的应用
机译:通过MCMC进行贝叶斯计算,并应用于大数据和空间数据
机译:快速有效地计算概率敏感性分析样本中样本信息的期望值:一种非参数回归方法
机译:线性Logistic回归的贝叶斯建模与mCmC计算 仅存在数据
机译:非参数回归中的Bootstrap预测区间及其在异常检测中的应用。