这个包是3.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅sparsenetgls。
Bioconductor版本:3.14
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”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“sparsenetgls”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
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HTML | R脚本 | 介绍sparsenetgls |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | CopyNumberVariation,GraphAndNetwork,ImmunoOncology,MassSpectrometry,代谢组学,蛋白质组学,回归,软件,可视化 |
版本 | 1.12.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.8 (r - 3.5)(3.5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 |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | sparsenetgls_1.12.0.tar.gz |
Windows二进制 | sparsenetgls_1.12.0.zip |
macOS 10.13(高山脉) | sparsenetgls_1.12.0.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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