AidsSurvival.df | HIV生存数据 | ||
BayesCPH | 贝叶斯比例风险模型 | ||
BayesLogistic | 贝叶斯逻辑回归 | ||
BayesPois | 贝叶斯泊松回归 | ||
bivnormMH | 二元正态分布的Metropolis-Hastings抽样 | ||
c10ex16.df | 第10章示例16数据 | ||
chd.df | 冠心病第8章例11 | ||
credInt | 从数值指定的后CDF或从后CDF的样本计算可信区间 | ||
credIntNum | 从数值指定的后CDF计算可信区间 | ||
credIntSamp | 从数值指定的后CDF计算可信区间 | ||
describe | 为矩阵或数据框提供简单的描述性统计 | ||
ex16.df | 第10章示例16数据 | ||
GelmanRubin | 计算盖尔曼-鲁宾统计量 | ||
GR | 计算盖尔曼-鲁宾统计量 | ||
hierMeanReg | 层次正态均值回归模型 | ||
hiermeanRegTest.df | hiermeanReg的测试数据 | ||
logisticTest.df | bayesLogistic测试数据 | ||
normGibbs | 使用Gibbs抽样从具有未知均值和方差的数据的后验分布中抽取样本 | ||
normMixMH | 使用Metropolis-Hastings的正态混合模型样本 | ||
pNull | 从数字指定的后CDF或从后CDF的样本中检验单侧假设 | ||
pnullNum | 从数值指定的后CDF检验单侧假设 | ||
pnullSamp | 使用后验密度样本检验单侧假设 | ||
poissonTest.df | bayesPois的测试数据集 | ||
sintegral | 基于Simpson规则的数值积分 | ||
thin | 稀释MCMC样品 |