...
机译:使用LiDAR数据预测单个树结构变量的多元空间回归模型
Department of Geography, Michigan State Univeristy, East Lansing, MI, USA;
Biological system modeling; Covariance matrix; Data models; Laser radar; Predictive models; Regression tree analysis; Vegetation; Bayesian; Gaussian process; LiDAR; MCMC; forestry; spatial random effects;
机译:使用初始入院变量和生理数据预测缺血性卒中患者的功能结局:树模型与多元回归分析之间的比较。
机译:分层贝叶斯空间模型,用于使用波形LiDAR,高光谱图像和大型清单数据集预测多个森林变量
机译:预测AMI死亡率的回归树,逻辑回归,广义加性模型和多元自适应回归样条的比较。
机译:数据挖掘UNIX系统性能数据,以识别用于预测CPU消耗的多元回归方程式的预测变量
机译:使用LIDAR得出的树冠结构和强度数据识别单个树种
机译:使用工具变量和纵向数据对具有两个通过误差测量的预测变量及其相互作用的模型进行回归校准
机译:从LiDaR全波形数据预测森林结构和冠层燃料变量的回归方法的比较研究