Bayesian Binary(베이지안 이진법)란 무엇입니까?
Bayesian Binary 베이지안 이진법 - Divergence times were estimated in BEAST and Bayesian binary Markov chain Monte Carlo reconstruction was applied in order to infer ancestral areas. [1] Biogeographic scenarios constructed using Statistical Dispersal-Vicariance Analysis (S-DIVA) and the Bayesian Binary Method (BBM) indicated that the ancestor of Malus originated during the Eocene, ∼53 million years ago (Ma), and that China played a vital role in the expansion of the range of the genus. [2] Three Bayesian binary logit models using varying prior distributions were used to analyze the odds of a CMV crash occurring based on CMV parking shortage and ramp attributes. [3] Divergence times were estimated using a fossil calibrated relaxed clock model, and ancestral area reconstruction were inferred using Bayesian binary MCMC (BBM) method and the dispersal-extinction-cladogenesis (DEC) model. [4] The ancestral area of the species was reconstructed using the Bayesian binary Markov Chain Monte Carlo (BBM) method according to its geographic distribution and a maximum parsimony (MP) tree based on Bayesian methods. [5] Furthermore, we performed a secondarily calibrated time estimation analysis using Bayesian optimisation in BEAST to infer potential influence of climatic shifts and paleogeographic events on the distribution patterns of Camelina and carried out an ancestral area reconstruction analysis using a Bayesian Binary Method. [6]발산 시간은 BEAST에서 추정되었으며 베이지안 이진 마르코프 체인 몬테카를로 재구성은 조상 영역을 추론하기 위해 적용되었습니다. [1] S-DIVA(Statistical Dispersal-Vicariance Analysis) 및 BBM(Bayesian Binary Method)을 사용하여 구성된 생물지리학적 시나리오는 Malus의 조상이 약 5,300만 년 전(Ma)인 시신세(Eocene) 기간에 시작되었으며 속 범위의 확장. [2] 다양한 사전 분포를 사용하는 3개의 베이지안 이진 로짓 모델을 사용하여 CMV 주차 부족 및 램프 속성을 기반으로 CMV 충돌 발생 확률을 분석했습니다. [3] 발산 시간은 화석 보정된 이완 시계 모델을 사용하여 추정되었고 조상 지역 재구성은 베이지안 이진 MCMC(BBM) 방법과 분산-소멸-분지 생성(DEC) 모델을 사용하여 추론되었습니다. [4] 종의 조상 지역은 지리적 분포에 따른 베이지안 이진 Markov Chain Monte Carlo(BBM) 방법과 베이지안 방법에 기반한 MP(maximum parsimony) 트리를 사용하여 재구성되었습니다. [5] 또한 BEAST에서 베이지안 최적화를 사용하여 2차 보정된 시간 추정 분석을 수행하여 기후 변화 및 고지리학적 사건이 Camelina의 분포 패턴에 미치는 잠재적 영향을 추론하고 베이지안 이진법을 사용하여 조상 지역 재구성 분석을 수행했습니다. [6]
bayesian binary markov 베이지안 이진 마르코프
Divergence times were estimated in BEAST and Bayesian binary Markov chain Monte Carlo reconstruction was applied in order to infer ancestral areas. [1] The ancestral area of the species was reconstructed using the Bayesian binary Markov Chain Monte Carlo (BBM) method according to its geographic distribution and a maximum parsimony (MP) tree based on Bayesian methods. [2]발산 시간은 BEAST에서 추정되었으며 베이지안 이진 마르코프 체인 몬테카를로 재구성은 조상 영역을 추론하기 위해 적용되었습니다. [1] 종의 조상 지역은 지리적 분포에 따른 베이지안 이진 Markov Chain Monte Carlo(BBM) 방법과 베이지안 방법에 기반한 MP(maximum parsimony) 트리를 사용하여 재구성되었습니다. [2]
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Biogeographic scenarios constructed using Statistical Dispersal-Vicariance Analysis (S-DIVA) and the Bayesian Binary Method (BBM) indicated that the ancestor of Malus originated during the Eocene, ∼53 million years ago (Ma), and that China played a vital role in the expansion of the range of the genus. [1] Furthermore, we performed a secondarily calibrated time estimation analysis using Bayesian optimisation in BEAST to infer potential influence of climatic shifts and paleogeographic events on the distribution patterns of Camelina and carried out an ancestral area reconstruction analysis using a Bayesian Binary Method. [2]S-DIVA(Statistical Dispersal-Vicariance Analysis) 및 BBM(Bayesian Binary Method)을 사용하여 구성된 생물지리학적 시나리오는 Malus의 조상이 약 5,300만 년 전(Ma)인 시신세(Eocene) 기간에 시작되었으며 속 범위의 확장. [1] 또한 BEAST에서 베이지안 최적화를 사용하여 2차 보정된 시간 추정 분석을 수행하여 기후 변화 및 고지리학적 사건이 Camelina의 분포 패턴에 미치는 잠재적 영향을 추론하고 베이지안 이진법을 사용하여 조상 지역 재구성 분석을 수행했습니다. [2]