FunChisq：无模型功能Chi-Squared和精确测试

统计假设检验方法用渐近法推断无模型函数依赖chi-square或精确分布。功能测试统计数据是不对称的、功能最优的、唯一的来自其他相关统计数据。此软件包中的测试显示基于因果关系的因果关系证据-功能原理。它们包括渐近泛函chi-squared测试（Zhang&Song 2013）<doi:10.48550/arXiv.1311.2707>,一项改进的功能性chi-squared测试（Kumar和Song 2022）<doi:10.1093/bioinformatics/btac206>, 和精确的功能测试（Zhong&Song 2019）<doi:10.1109/TCBB.2018.2809743>（Nguyen等人，2020）<doi:10.24963/ijcai.2020/372>. 归一化函数最佳表现者“NMSUSongLab”使用了方形检验HPN-DREAM（DREAM8）乳腺癌网络推断挑战（Hill等人，2016）<doi:10.1038/nmeth.3773>. A类功能指数（中宋2019）<doi:10.1186/s12920-019-0565-9>（Kumar等人，2018年）<doi:10.1109/BIBM.2018.8621502>派生自功能测试统计提供了一种新的效果大小度量为了增强功能依赖性在许多方面替代了条件熵。对于连续数据，这些测试比参数函数形式时的回归分析无法假设；对于分类数据，它们提供了评估方向依赖性的新方法不可能对称的Pearson七方形或Fisher精确测验。

版本：	2.5.4
取决于：	R（≥3.0.0）
进口：	卢比,Rdpack公司（≥0.6-1），统计，dqrng公司
链接到：	伯克希尔哈撒韦,卢比
建议：	Ckmeans.1d.dp,描述工具,DiffXTables（DiffXTable）,网格OnClusters,信息提奥,针织物,市场营销,测试那个(≥ 3.0.0)
出版：	2024-05-10
内政部：	10.32614/CRAN.包装。FunChisq公司
作者：	Yang Zhang[奥特]，华中[aut]，Hien Nguyen先生[aut]，鲁比·夏尔马[aut]，萨贾尔·库马尔[aut]，李一毅[aut]，乔·宋[自动，创建]
维护人员：	Joe Song<joemsong在cs.nmsu.edu>
许可证：	LGPL（≥3）
网址：	https://www.cs.nmsu.edu/~乔姆松/出版物/
需要编译：	对
引用：	FunChisq引文信息
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	FunChisq结果

文档：

参考手册：	FunChisq.pdf
渐晕图：	调整后的与原始功能性chi-squared测试和条件熵 使用准确的功能测试 测量无模型的功能依赖性 离散模式示例

下载内容：

包源：	FunChisq_2.5.4.目标.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：FunChisq_2.5.4.zip，r版本：FunChisq_2.5.4.zip，r-oldrel：FunChisq_2.5.4.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：FunChisq_2.5.4.tgz公司，r-oldrel（arm64）：FunChisq_2.5.4.tgz公司，r-release（x86_64）：FunChisq_2.5.4.tgz公司，r-oldrel（x86_64）：FunChisq_2.5.4.tgz公司
旧来源：	FunChisq档案

反向依赖关系：

反向建议：

DiffXTables（DiffXTable）,网格OnClusters

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