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空间广义线性模型	代码实现	黄湘云	2018年3月	margin=1.18in	12pt	1.5	true	bookdown::pdf_document2 latex_engine citation_package number_sections keep_tex toc_depth toc_unnumbered toc_appendix toc_bib pandoc_args extra_dependencies xelatex natbib true false 4 false true true --top-level-division=section ctex fontset = fandol	../refer.bib	apalike	参考文献	true	true	hyperref,a4paper,oneside

```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ``` # 模型形式 ## 贝叶斯框架 分层多水平模型 ### 泊松 ### 二项 # 程序实现 ## PrevMap 包 [@PrevMap2017JSS] 将 MCML 和 MCMC 方法应用于空间广义线性混合效应模型的参数估计和预测， ## geoR 与 geoRglm 包 ## Stan 框架 [Stan](http://mc-stan.org/) 是一种概率编程语言[@Stan2017JSS]，可以替代 BUGS ( **B**ayesian inference **U**sing **G**ibbs **S**ampling ) [@BUGS] 作为 MCMC 的高效实现，可用于贝叶斯框架下，标准地统计模型的参数估计，Stan 提供多种语言的接口实现，方便起见，本文采用它提供的 R 语言接口 -- rstan 包 [@RStan]。 　 ```r suppressPackageStartupMessages(library(rstan)) ``` ## PyMC 框架 This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see . When you click the **Knit** button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this: ```{r cars} summary(cars) ``` ## CUDA 框架 基于 GPU 加速是一个不错的选择， Stan 开发者也把 GPU 加速列入开发日程。scikit-cuda [@scikitcuda2015] ArrayFire [@ArrayFire2015] 等基于 CUDA 开发的通用加速框架获得越来越多的关注。 ```{r pressure, echo=FALSE} plot(pressure) ``` Note that the `echo = FALSE` parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot. ## R 进程信息 ```{r} sessionInfo() ``` \cleardoublepage # (APPENDIX) Appendix {-} # 算法细节 主要基于 Stan 框架实现 ```r library(rstan) ``` ## 两个证明 渐进正态性和相合性 ## 符号约定 斜体用于扩展包和框架，如 *knitr*、*PrevMap*、*CUDA*、*Stan* 等，粗体用于软件，如 **R**、**Python** 等，等宽体用于代码和代码块。 > 可能由于**Pandoc**转化不当， *knitr* 出来的 PDF 文档，其目录中参考文献是英文 Bibliography，因此需要手动修改 tex 文件的倒数第二行，将 bibname 改为 refname，然后在 **R** 控制台执行 `tinytex::xelatex(file = 'draft4report.tex')` 。 \cleardoublepage