| BayesianTools-package | BayesianTools公司 | ||
| applySettingsDefault | 提供runMCMC中不同采样器的默认设置 | ||
| BayesianTools | BayesianTools公司 | ||
| calibrationTest | 基于模拟的校准测试 | ||
| checkBayesianSetup | 检查对象是否属于“BayesianSetup”类 | ||
| convertCoda | 将coda:：mcmc对象转换为BayesianTools:：mcmcSampler | ||
| correlationPlot | 创建相关密度图的灵活功能 | ||
| createBayesianSetup | 创建先验、似然和后验函数的标准化集合，包括错误检查等。 | ||
| createBetaPrior | 创建beta prior的便利函数 | ||
| createLikelihood | 创建标准化的可能性等级#' | ||
| createMcmcSamplerList | 方便函数从mcmc采样器列表创建mcmcSamplerList类的对象 | ||
| createMixWithDefaults | 允许将给定参数向量与默认参数向量混合 | ||
| createPosterior | 创建一个标准化的后级 | ||
| createPrior | 创建标准化的前一个类 | ||
| createPriorDensity | 将密度函数拟合到多元样本 | ||
| createProposalGenerator | 创建建议生成器的工厂 | ||
| createSmcSamplerList | 方便函数从mcmc采样器列表创建SMCSamplerList类的对象 | ||
| createTruncatedNormalPrior | 方便函数来创建一个截断的正规先验 | ||
| createUniformPrior | 方便函数建立一个简单的均匀先验分布 | ||
| DE | 差分进化MCMC | ||
| DEzs | 差分进化MCMC-zs | ||
| DIC | 偏差信息准则 | ||
| DREAM | 梦想 | ||
| DREAMzs | 梦境 | ||
| gelmanDiagnostics | 在BayesianOutput上运行Gelman Diagnostics | ||
| generateParallelExecuter | 工厂生成现有函数的并行执行器 | ||
| generateTestDensityMultiNormal | 多元正态似然 | ||
| getCredibleIntervals | 从MCMC或类似样本计算置信域 | ||
| getDharmaResiduals | 创造一个佛法对象 | ||
| getPossibleSamplerTypes | 返回可能的采样器类型 | ||
| getPredictiveDistribution | 根据参数计算预测分布 | ||
| getPredictiveIntervals | 基于参数样本计算贝叶斯可信区间和预测区间 | ||
| getSample | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.data.frame | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.double | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.integer | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.list | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.matrix | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.MCMC | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.mcmc | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.mcmc.list | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getSample.MCMC_refClass | 从贝叶斯输出中提取样本 | ||
| getVolume | 计算后容积 | ||
| GOF | nrChains>1时采样的标准GOF metrics Startvalues：如果要为不同的链提供不同的起始值，请提供一个列表 | ||
| likelihoodAR1 | AR1型似然函数 | ||
| likelihoodIidNormal | 正态/高斯似然函数 | ||
| MAP | 计算最大后验概率值（MAP） | ||
| marginalLikelihood | 计算一组MCMC样本的边际似然 | ||
| marginalPlot | 绘制MCMC边缘 | ||
| mergeChains | 合并链 | ||
| Metropolis | 创建Metropolis类型的MCMC，包括协方差自适应、延迟拒绝、Gibbs内的Metropolis和回火选项 | ||
| plotDiagnostic | 诊断图 | ||
| plotSensitivity | 对先验范围内给定贝叶斯图谱的后验值执行一次一个因素的敏感性分析。 | ||
| plotTimeSeries | 绘制一个时间序列，可以选择包括置信度和预测带 | ||
| plotTimeSeriesResiduals | 绘制时间序列的残差 | ||
| plotTimeSeriesResults | 创建MCMC/SMC拟合的典型时间序列图 | ||
| runMCMC | 主包装函数启动MCMCs，粒子MCMCs和SMCs | ||
| smcSampler | SMC取样器 | ||
| stopParallel | 函数关闭BayesianSetup中的群集 | ||
| testDensityBanana | 香蕉形密度函数 | ||
| testDensityInfinity | 测试函数无限不规则 | ||
| testDensityMultiNormal | 三维多变量正态似然 | ||
| testDensityNormal | 正常可能性 | ||
| testLinearModel | 假模型，返回对2参数向量的ax+b线性响应 | ||
| tracePlot | MCMC类的跟踪图 | ||
| Twalk | T-walk MCMC公司 | ||
| updateProposalGenerator | 更新现有提案生成器的设置 | ||
| VSEM | 非常简单的生态系统模型 | ||
| vsemC | VSEM模型的C版本 | ||
| VSEMcreateLikelihood | 创建一个示例数据集，并从中为VSEM模型创建一个似然值或后验值 | ||
| VSEMcreatePAR | 创建随机辐射（PAR）时间序列 | ||
| VSEMgetDefaults | 返回VSEM的默认值 | ||
| WAIC | 计算WAIC |