СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Поисковый запрос: (<.>S=КОКСА ПРОЦЕСС<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.01-04А3.894

Автор(ы) : Wolpert Robert L., Ickstadt, Katja
Заглавие : Poisson/gamma random field models for spatial statisties
Источник статьи : Biometrika. - 1998. - Vol. 85, N 2. - С. 251-267
Аннотация: Двойные стохастические байесовские иерархические модели вводятся для объяснения неопределенности и пространственной изменчивости лежащих в их основе измерений интенсивности для моделей точечных процессов. Неоднородные поля гамма-процесса, а в более общем случае рандомизированные марковские поля с бесконечноразделенными распределениями используются для конструирования положительно аутокоррелирующими измерениями интенсивности для пространственных точечных пуассоновских процессов; в свою очередь они используются для моделирования числа и локализации индивидуальных событий. Схема приращения данных и численные методы моделирования Монте-Карло марковской цепи задействуются для генерации выборок из байесовских постериорных и предиктивных распределений. Эти методы разработаны как в непрерывном, так и в дискретном множествах данных, и применяются при решении проблемы лесной экологии. США, Inst. of Statistics and Decision Sciences, Duke Univ., Durham, North Carolina 27708-0251. Библ. 40
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
БАЙЕСОВСКИЕ СМЕШАННЫЕ МОДЕЛИ
КОКСА ПРОЦЕСС
ЛЕВИ ПРОЦЕСС
ПРИРАЩЕНИЕ ДАННЫХ
МОДЕЛИРОВАНИЕ МОНТЕ-КАРЛО МАРКОВСКИХ ЦЕПЕЙ
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска