sparsenetgls

DOI:10.18129 / B9.bioc.sparsenetgls

这个包是3.13版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅sparsenetgls

使用高斯图形带学习估计结构广义最小平方回归多元正态回归

Bioconductor版本:3.13

结合图结构的包提供方法学习和广义最小二乘回归,提高回归估计。主要功能sparsenetgls()提供解决方案与高斯分布的依赖变量和解释变量多元回归的形式美而言多个著名的图结构学习方法估计精度矩阵,并使用惩罚方差协方差矩阵和距离图结构的调优参数推导三明治在广义最小二乘估计(gl)回归。这个包还提供了函数来评估一个高斯分布的图形模型,使用惩罚的方法。它使用接收机的特性曲线的可视化工具评估。

作者:艾琳曾庆红(aut (cre),托马斯Lumley(施)

维护人员:艾琳曾在aucklanduni.ac.nz > < szen003

从内部引用(R,回车引用(“sparsenetgls”)):

安装

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如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“sparsenetgls”)

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文本 新闻

细节

biocViews CopyNumberVariation,GraphAndNetwork,ImmunoOncology,MassSpectrometry,代谢组学,蛋白质组学,回归,软件,可视化
版本 1.10.0
Bioconductor自 BioC 3.8 (r - 3.5)(3年)
许可证 GPL-3
取决于 R (> = 4.0.0),矩阵,质量
进口 方法,glmnet,巨大的、统计数据、图形,跑龙套
链接
建议 testthat,lme4,BiocStyle,knitr,rmarkdown,roxygen2(> = 5.0.0)
SystemRequirements GNU使
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构建报告

包档案

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源包 sparsenetgls_1.10.0.tar.gz
Windows二进制 sparsenetgls_1.10.0.zip
macOS 10.13(高山脉) sparsenetgls_1.10.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/sparsenetgls
源库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:包/ sparsenetgls
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/sparsenetgls/
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