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Monte Carlo Smoothing for Nonlinear Time Series
Monte Carlo Smoothing for Nonlinear Time Series
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Monte Carlo Smoothing for Nonlinear Time Series

Godsill, Simon J ; Doucet, Arnaud ; West, Mike

Journal of the American Statistical Association, 2004-03, Vol.99 (465), p.156-168 [Periódico revisado por pares]

Alexandria, VA: Taylor & Francis

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Bayesian Inference for General Gaussian Graphical Models With Application to Multivariate Lattice Data
Bayesian Inference for General Gaussian Graphical Models With Application to Multivariate Lattice Data
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Bayesian Inference for General Gaussian Graphical Models With Application to Multivariate Lattice Data

Dobra, Adrian ; Lenkoski, Alex ; Rodriguez, Abel

Journal of the American Statistical Association, 2011-12, Vol.106 (496), p.1418-1433 [Periódico revisado por pares]

Alexandria, VA: Taylor & Francis

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3
Hierarchical Nearest-Neighbor Gaussian Process Models for Large Geostatistical Datasets
Hierarchical Nearest-Neighbor Gaussian Process Models for Large Geostatistical Datasets
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Hierarchical Nearest-Neighbor Gaussian Process Models for Large Geostatistical Datasets

Datta, Abhirup ; Banerjee, Sudipto ; Finley, Andrew O. ; Gelfand, Alan E.

Journal of the American Statistical Association, 2016-06, Vol.111 (514), p.800-812 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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4
Communication-Efficient Distributed Statistical Inference
Communication-Efficient Distributed Statistical Inference
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Communication-Efficient Distributed Statistical Inference

Jordan, Michael I. ; Lee, Jason D. ; Yang, Yun

Journal of the American Statistical Association, 2019-04, Vol.114 (526), p.668-681 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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5
Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo
Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo
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Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo

Nemeth, Christopher ; Fearnhead, Paul

Journal of the American Statistical Association, 2021-03, Vol.116 (533), p.433-450 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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6
Speeding Up MCMC by Efficient Data Subsampling
Speeding Up MCMC by Efficient Data Subsampling
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Speeding Up MCMC by Efficient Data Subsampling

Quiroz, Matias ; Kohn, Robert ; Villani, Mattias ; Tran, Minh-Ngoc

Journal of the American Statistical Association, 2019-04, Vol.114 (526), p.831-843 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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7
Mixture Models With a Prior on the Number of Components
Mixture Models With a Prior on the Number of Components
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Mixture Models With a Prior on the Number of Components

Miller, Jeffrey W. ; Harrison, Matthew T.

Journal of the American Statistical Association, 2018-01, Vol.113 (521), p.340-356 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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8
Feature Selection for Varying Coefficient Models With Ultrahigh-Dimensional Covariates
Feature Selection for Varying Coefficient Models With Ultrahigh-Dimensional Covariates
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Feature Selection for Varying Coefficient Models With Ultrahigh-Dimensional Covariates

Liu, Jingyuan ; Li, Runze ; Wu, Rongling

Journal of the American Statistical Association, 2014, Vol.109 (505), p.266-274 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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9
Latent Space Models for Dynamic Networks
Latent Space Models for Dynamic Networks
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Latent Space Models for Dynamic Networks

Sewell, Daniel K. ; Chen, Yuguo

Journal of the American Statistical Association, 2015-12, Vol.110 (512), p.1646-1657 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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10
Bayesian Neural Networks for Selection of Drug Sensitive Genes
Bayesian Neural Networks for Selection of Drug Sensitive Genes
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Bayesian Neural Networks for Selection of Drug Sensitive Genes

Liang, Faming ; Li, Qizhai ; Zhou, Lei

Journal of the American Statistical Association, 2018-01, Vol.113 (523), p.955-972 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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