机译:使用ARMA Cholesky和Hypersphersphere分解对多变量纵向数据分析
Sungkyunkwan Univ Dept Stat Seoul 03063 South Korea;
Seoul Natl Univ Hosp Div Pulm &
Crit Care Med Dept Internal Med Seoul 03080 South Korea;
Seoul Natl Univ Hosp Healthcare Res Inst Dept Internal Med Healthcare Syst Gangnam Ctr Seoul 06236 South Korea;
Andong Natl Univ Dept Informat Stat 1375 Gyeongdongro Andong 36729 South Korea;
Autoregressive; Heterogeneity; Generalized linear mixed models; Modified Cholesky decomposition; Moving-average; Positive definiteness;
机译:使用贝叶斯变量选择方法测定多变量纵向数据中多变量纵向数据的相关性
机译:经修饰Choleksky和Hyphersphersphere分解估计多变量纵向数据的协方差矩阵
机译:建模多元纵向数据协方差矩阵的Cholesky因子
机译:用对Copula分解模拟多变量纵向数据的依赖性
机译:使用纵向因素分析模型通过多重插补处理具有混合数据类型的不完整的高维多元纵向数据。
机译:埃塞俄比亚下五个儿童腹泻潮流趋势和决定因素:横断面研究:基于EDHS 2000-2016数据证明的贝叶斯方法的多变量分解和多级分析
机译:探索性的多元纵向数据分析和多元纵向二进制数据模型
机译:Cholesky分解算法和aRma建模