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Håvard Rue

1992–2026 年に発表

103
論文数
22,222
被引用数
45
h 指数
78
i10 指数

被引用数

Håvard Rue の年別被引用数1961 年: 被引用 2 件1981 年: 被引用 5 件1991 年: 被引用 1 件1992 年: 被引用 1 件1994 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 9 件1999 年: 被引用 2 件2000 年: 被引用 3 件2001 年: 被引用 11 件2002 年: 被引用 25 件2003 年: 被引用 28 件2004 年: 被引用 34 件2005 年: 被引用 34 件2006 年: 被引用 56 件2007 年: 被引用 84 件2008 年: 被引用 94 件2009 年: 被引用 107 件2010 年: 被引用 139 件2011 年: 被引用 154 件2012 年: 被引用 178 件2013 年: 被引用 203 件2014 年: 被引用 192 件2015 年: 被引用 224 件2016 年: 被引用 212 件2017 年: 被引用 262 件2018 年: 被引用 286 件2019 年: 被引用 478 件2020 年: 被引用 549 件2021 年: 被引用 556 件2022 年: 被引用 533 件2023 年: 被引用 365 件2024 年: 被引用 497 件2025 年: 被引用 328 件2026 年: 被引用 62 件1962〜1980 年は被引用が無いため表示していません1982〜1990 年は被引用が無いため表示していません1993 年は被引用が無いため表示していません1996〜1997 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 1,147 件、この内訳の 20.2%イギリス: 引用元論文 648 件、この内訳の 11.4%中国: 引用元論文 249 件、この内訳の 4.4%ドイツ: 引用元論文 242 件、この内訳の 4.3%オーストラリア: 引用元論文 220 件、この内訳の 3.9%フランス: 引用元論文 217 件、この内訳の 3.8%カナダ: 引用元論文 209 件、この内訳の 3.7%ノルウェー: 引用元論文 167 件、この内訳の 2.9%スペイン: 引用元論文 165 件、この内訳の 2.9%スイス: 引用元論文 148 件、この内訳の 2.6%イタリア: 引用元論文 133 件、この内訳の 2.3%フィンランド: 引用元論文 105 件、この内訳の 1.8%
0%20.2%その他 35.8%

機関

分野

  • Computer Science24.9%
  • Mathematics16.6%
  • Medicine14.9%
  • Environmental Science13.8%
  • Economics, Econometrics and Finance5.4%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology5.3%
  • その他19.1%

トピック

  • Bayesian Methods and Mixture Models5.1%
  • Statistical Methods and Bayesian Inference4.8%
  • Statistical Methods and Inference4.4%
  • Gaussian Processes and Bayesian Inference4.3%
  • Soil Geostatistics and Mapping3.9%
  • Spatial and Panel Data Analysis2%
  • その他75.5%

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  1. Approximate Bayesian Inference for Latent Gaussian models by using Integrated Nested Laplace Approximations

    著者: Håvard Rue, Sara Martino, ChopinNicolas - Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) 2009 被引用: 5,376

  2. An Explicit Link between Gaussian Fields and Gaussian Markov Random Fields: The Stochastic Partial Differential Equation Approach

    著者: Finn Lindgren, Håvard Rue, Johan Lindström - Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) 2011 被引用: 2,737

  3. Gaussian Markov Random Fields

    著者: Håvard Rue, Leonhard Held - 2005 被引用: 1,793

  4. Bayesian Spatial Modelling withR-INLA

    著者: Finn Lindgren, Håvard Rue - Journal of Statistical Software 2015 被引用: 1,150

  5. Bayesian Computing with INLA: A Review

    著者: Håvard Rue, Andrea Riebler, Sigrunn H. Sørbye, Janine Illian, Daniel Simpson, Finn Lindgren - Annual Review of Statistics and Its Application 2017 被引用: 761

  6. Combined effects of hydrometeorological hazards and urbanisation on dengue risk in Brazil: a spatiotemporal modelling study

    著者: Rachel Lowe, Sophie Lee, Kathleen O’Reilly, Oliver J. Brady, Leonardo Soares Bastos, Gabriel Carrasco‐Escobar, Rafael de Castro Catão, Felipe J. Colón‐González, Christovam Barcellos, Marília Sá Carvalho, Marta Blangiardo, Håvard Rue, Antonio Gasparrini - The Lancet Planetary Health 2021 被引用: 212

  7. Penalising Model Component Complexity: A Principled, Practical Approach to Constructing Priors

    著者: Daniel Simpson, Håvard Rue, Thiago G. Martins, Andrea Riebler, Sigrunn H. Sørbye - Statistical Science 2017 被引用: 1,113

  8. An intuitive Bayesian spatial model for disease mapping that accounts for scaling

    著者: Andrea Riebler, Sigrunn H. Sørbye, Daniel Simpson, Håvard Rue - Statistical Methods in Medical Research 2016 被引用: 501

  9. Bayesian computing with INLA: New features

    著者: Thiago G. Martins, Daniel Simpson, Finn Lindgren, Håvard Rue - Computational Statistics & Data Analysis, Comput. Stat. Data Anal. 2013 被引用: 635

  10. Spatial and spatio-temporal models with R-INLA

    著者: Marta Blangiardo, Michela Cameletti, Gianluca Baio, Håvard Rue - Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 2013 被引用: 462

  11. The SPDE approach for Gaussian and non-Gaussian fields: 10 years and still running

    著者: Finn Lindgren, David Bolin, Håvard Rue - arXiv (Cornell University) 2021 被引用: 94

  12. Spatial modeling with R‐INLA: A review

    著者: Haakon Bakka, Håvard Rue, Geir‐Arne Fuglstad, Andrea Riebler, David Bolin, Janine Illian, Elias Teixeira Krainski, Daniel Simpson, Finn Lindgren - Wiley Interdisciplinary Reviews Computational Statistics 2018 被引用: 410

  13. Constructing Priors that Penalize the Complexity of Gaussian Random Fields

    著者: Geir‐Arne Fuglstad, Daniel Simpson, Finn Lindgren, Håvard Rue - Journal of the American Statistical Association 2018 被引用: 418

  14. Advanced Spatial Modeling with Stochastic Partial Differential Equations Using R and INLA

    著者: Elias Teixeira Krainski, Virgilio Gómez‐Rubio, Haakon Bakka, Amanda Lenzi, Daniela Castro‐Camilo, Daniel Simpson, Finn Lindgren, Håvard Rue - 2018 被引用: 277

  15. The Bayesian Learning Rule

    著者: Mohammad Emtiyaz Khan, Håvard Rue - J. Mach. Learn. Res. 2023 被引用: 44

  16. Past, Present and Future of Software for Bayesian Inference

    著者: Erik Štrumbelj, Alexandre Bouchard‐Côté, Jukka Corander, Andrew Gelman, Håvard Rue, Lawrence M. Murray, Henri Pesonen, Martyn Plummer, Aki Vehtari - Statistical Science 2024 被引用: 27

  17. Spatio-temporal modeling of particulate matter concentration through the SPDE approach

    著者: Michela Cameletti, Finn Lindgren, Daniel Simpson, Håvard Rue - AStA Advances in Statistical Analysis 2012 被引用: 383

  18. Bayesian inference for generalized linear mixed models

    著者: Youyi Fong, Håvard Rue, Jon Wakefield - Biostatistics 2009 被引用: 294

  19. Markov chain Monte Carlo with the Integrated Nested Laplace Approximation

    著者: Virgilio Gómez-Rubio, Håvard Rue - Statistics and Computing, Stat. Comput. 2017 被引用: 66

  20. Going off grid: computationally efficient inference for log-Gaussian Cox processes

    著者: Daniel Simpson, Janine Illian, Finn Lindgren, Sigrunn H. Sørbye, Håvard Rue - Biometrika 2016 被引用: 212

  21. Importance Sampling with the Integrated Nested Laplace Approximation

    著者: Martin Outzen Berild, Sara Martino, Virgilio Gómez-Rubio, Håvard Rue - Journal of Computational and Graphical Statistics, J. Comput. Graph. Stat. 2022 被引用: 13

  22. Approximate Bayesian inference for hierarchical Gaussian Markov random field models

    著者: Håvard Rue, Sara Martino - Journal of Statistical Planning and Inference 2007 被引用: 221

  23. Integrated Nested Laplace Approximations for Large-Scale Spatiotemporal Bayesian Modeling

    著者: Lisa Gaedke-Merzhäuser, Elias Teixeira Krainski, Radim Janalík, Håvard Rue, Olaf Schenk - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2024 被引用: 7

  24. Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications

    著者: Håvard Rue, Leonhard Held - 2005 被引用: 1,256