LATTICE POINTS, CONTINGENCY TABLES, AND SAMPLING
LATTICE POINTS, CONTINGENCY TABLES, AND SAMPLING
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格点、列联表和采样
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Huber
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Yuguo Chen;I. Dinwoodie;A. Dobra;M. Huber
马尔可夫链和序贯重要性抽样(SIS)是列联表离散数据精确条件推断中蒙特卡罗计算的两种主要抽样方法。从基因数据分析、图形模型和Logistic回归分析中解释了例子。描述了一种新的Logistic回归马尔可夫链及其SIS的实现。
Markov chains and sequential importance sampling (SIS) are described as two leading sampling methods for Monte Carlo computations in exact conditional inference on discrete data in contingency tables. Examples are explained from genotype data analysis, graphical models, and logistic regression. A new Markov chain and implementation of SIS are described for logistic regression.
影响因子：
1.9
作者：
GUO, SW;THOMPSON, EA
通讯作者：
THOMPSON, EA