机译:俄亥俄州阿片类疫情的多变量时空模型:一种因子模型方法
Ohio State Univ Ctr Biostat Dept Biomed Informat Columbus OH 43210 USA;
Wake Forest Univ Dept Math &
Stat Winston Salem NC 27101 USA;
Wake Forest Univ Dept Math &
Stat Winston Salem NC 27101 USA;
Bayesian; Factor model; Opioid; Spatio-temporal; Surveillance;
机译:多变量故障时间数据的统计分析:边缘建模方法,罗斯L. Prentice,山山赵,博卡拉顿,FL:CRC压力机。 多元故障时间数据的统计分析:边缘建模方法多元故障时间数据的统计分析:边缘建模方法,罗斯L. Prentice Ross L. Ross L. Prentice Prentice,Shanshan Zhao Shanshan Shanshan Zhao Zhao,Boca Raton, FL BOCA RATON,FL:CRC按CRC压力机。
机译:应用基于贝叶斯多变量的时空交互模型与使用严重性加权决策参数的承诺等级站点
机译:模拟加纳地下水水质的时空异质性:多元化学计量学方法
机译:在随机扰动处方阿片流行模式下的渐近退出控制问题
机译:俄亥俄州阿片类药物相关死亡与治疗招生的联合时空模型
机译:综合多元模型对阿片类药物滥用和使用紊乱的综合性因子2017 - 2018年美国国家调查
机译:埃塞俄比亚小阿卡基河污染物源贡献的时空评估和量化:因子分析和多元受体模型的联合应用
机译:多元分析的最优回归模型(因子分析)。