RaJIVE：稳健的基于角度的关节和个体变化解释

aJIVE（基于角度的联合和个体变化解释）方法的可靠替代方法（Feng等人2018：<doi:10.1016/j.jmva.2018.03.008>)用于在多源数据中存在异常值的情况下估计联合分量和单个分量。它将多源数据分解为联合、个体和残差（噪声）贡献。该分解对数据中的异常值和噪声具有鲁棒性。Ponzi等人（2021年）对该方法进行了说明<doi:10.48550/arXiv.2101.09110>.

版本：	1
取决于：	R（≥3.1.0）
进口：	ggplot2,do并行,foreach公司
建议：	针织物,rmarkdown公司,测试那个(≥ 2.1.0),奶牛场,重塑2,数字播放器
出版：	2021-02-04
内政部：	10.32614/CRAN.包装。拉吉夫
作者：	埃里卡·庞齐[aut，cre]，阿比克·戈什
维护人员：	埃里卡·蓬齐（Erica Ponzi）<埃里卡·蓬齐（Erica.Ponzi）在medisin.uio.no>
许可证：	麻省理工学院+文件许可证
需要编译：	不
材料：	自述文件
CRAN检查：	RaJIVE结果

文档：

参考手册：

拉贾维尔.pdf

下载内容：

包源：	RaJIVE_1.0.tar.gz公司
Windows二进制文件：	r-devel公司：RaJIVE_1.0.zip型，r版本：RaJIVE_1.0.zip型，r-oldrel：RaJIVE_1.0.zip型
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：RaJIVE_1.0.tgz公司，r-oldrel（arm64）：RaJIVE_1.0.tgz公司，r-版本（x86_64）：RaJIVE_1.0.tgz公司，r-oldrel（x86_64）：拉吉韦_1.0.tgz

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