IsingFit：使用ELasso方法拟合Ising模型

该网络估计程序eLasso基于伊辛模型，将l1-正则化逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则（EBIC）的模型选择相结合。EBIC是识别变量之间相关关系的合适度量。生成的网络由作为节点的变量和作为边的相关关系组成。可以处理二进制数据。

版本： 0.4
取决于： R（≥3.0.0）
进口： q图,矩阵,格尔姆奈特
建议： Ising采样器
出版： 2023-10-03
内政部： 10.32614/CRAN.包装。IsingFit（问题匹配）
作者： Claudia van Borkulo，Sacha Epskamp；Alexander Robitzsch和Mihai Alexandru Constantin的贡献
维护人员： Sacha Epskamp<发送至sachaepskamp.com>
许可证： GPL-2型
版权： 参见文件版权
需要编译： 不
材料： 自述文件 新闻
在视图中： 心理测量学
CRAN检查： IsingFit结果

文档：

参考手册： IsingFit.pdf文件

下载内容：

包源： 发行适合_0.4.tar.gz
Windows二进制文件： r-devel公司：IsingFit_0.4.zip，r版本：IsingFit_0.4.zip，r-oldrel：IsingFit_0.4.zip
macOS二进制文件： r释放（arm64）：发行适合_0.4.tgz，r-oldrel（arm64）：发行适合_0.4.tgz，r-release（x86_64）：发行适合_0.4.tgz，r-oldrel（x86_64）：发行适合_0.4.tgz
旧来源： IsingFit存档

反向依赖关系：

反向进口： 引导网络,网络比较测试,网络工具箱
反向建议： Isinglandr公司

链接：

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