sparsenetgls

DOI:10.18129 / B9.bioc.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:版本(3.17)

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

安装

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

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版本	1.18.0
Bioconductor自	BioC 3.8 (r - 3.5)(4.5年)
许可证	GPL-3
取决于	R(> = 4.0.0)、矩阵、质量
进口	方法、glmnet巨大,统计数据、图形、跑龙套
链接
建议	testthat lme4,BiocStyle,rmarkdown knitr roxygen2 (> = 5.0.0)
SystemRequirements	GNU使
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包档案

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源包	sparsenetgls_1.18.0.tar.gz
Windows二进制	sparsenetgls_1.18.0.zip
macOS二进制(x86_64)	sparsenetgls_1.18.0.tgz
macOS二进制(arm64)	sparsenetgls_1.18.0.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
Bioc包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/sparsenetgls/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/sparsenetgls/
包下载报告	下载数据