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【中文期刊】 Melissa A.Stephen Chris R.Burke 等 《畜牧与生物技术杂志（英文版）》 2024年15卷2期 535-545页
【摘要】 Background Many phenotypes in animal breeding are derived from incomplete measures,especially if they are challenging or...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭雯洁 崔靖 等 《中国卫生统计》 2023年40卷4期 535-539页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 比较BIC估计法与MCMC近似法两种后验概率法在贝叶斯基准剂量估计中的稳健性,并为山西省洪洞县儿童羟基代谢物可接受剂量的制定提供参考建议.方法 首先介绍基于BIC估计法和MCMC近似法计算后验权重的原理,模拟研究选用Integrate...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Qianqian Song Jing Su 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）》 2021年19卷2期 330-341页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 In gene expression profiling studies,including single-cell RNA sequencing (scRNA-seq)analyses,the identification and cha...
【关键词】 Single-cell RNA sequencing；Consensus clustering；Latent space；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）》 2014年12卷1期 39-47页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【关键词】 Markov chain Monte Carlo；Nuclear magnetic resonance；Peak picking；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 武瑞仙 邓子兵 等 《中国卫生统计》 2015年32卷3期 534-536,539页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 以医疗卫生机构年报资料为数据来源,采用成组删除法、极大似然估计法、多重填补法分别对模拟的完全随机缺失数据集缺失值进行处理,比较不同缺失率下三种方法的缺失处理效果.方法 运用SAS9.3,采用Monte Carlo技术模拟完整数据集及不...
【关键词】 缺失值；EM算法；Markov Chain；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 李树威 钟晓妮 《中国卫生统计》 2013年30卷6期 837-841页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)模型的多重估算法在处理医院调查资料缺失数据中的应用.方法 运用SAS9.2编写程序,在分析数据的分布类型和缺失机制的基础上,采用MCMC法对缺失数据进行多次填补和联合...
【关键词】 缺失数据；Markov Chain Monte Carlo；多重估算；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张黎 于贵瑞 等 《植物生态学报》 2009年33卷6期 1044-1055页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型,是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一.该研究以2003～2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础,利用马尔可夫...
【关键词】 贝叶斯估计；不确定性；马尔可夫链-蒙特卡罗方法；
- 概要：
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【中文期刊】 茅群霞 李晓松 《四川大学学报(医学版)》 2005年36卷3期 422-425页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的针对妇幼卫生纵向数据的任意缺失模式,采用多重填补方法进行填补,探求最佳填补结果,以便对数据作进一步分析与研究.方法运用SAS9.0,采用多重填补方法MarkovChina Monte Carlo (MCMC)模型对缺失数据进行多次填补并...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 罗亮 冯象初 等 《西安电子科技大学学报（自然科学版）》 2013年40卷6期 140-146页
【摘要】 针对噪声把原图像中的一些细节掩盖了的问题,提出一种非局部马尔科夫蒙特卡罗采样和低秩逼近的随机去噪方法.首先通过马尔科夫蒙特卡罗随机采样寻找每个图像块的相似匹配块簇,然后对这些相似匹配块簇进行奇异值分解,用分解后的低秩结构恢复原图像,从而达到...
【关键词】 图像去噪；非局部马尔科夫蒙特卡罗方法；低秩逼近；
- 概要：
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【中文期刊】 孙晓武 方积乾 《数理医药学杂志》 1999年12卷2期 110-111页CA
【摘要】 利用Markov chain Monte Carlo方法解决所涉及的一类模型的参数估计和假设检验问题,并以实例演示方法的应用.
- 概要：
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