SSVS:随机搜索变量选择函数(SSVS)

执行随机搜索变量选择(SSVS)的功能用于二进制和连续结果,并可视化结果。SSVS是一种贝叶斯变量选择方法,用于估计概率回归模型中应包含单个预测因子。使用MCMC估计,该方法对数千个回归模型进行采样为了描述关于两个预测器的模型不确定性设置和回归参数。有关详细信息,请参见Baint、McCauley、Wager、,和Losin(2020)改进选择重要子集的实践心理学中的预测因素:在预测疼痛方面的应用心理科学的方法与实践3(1),66-80<doi:10.1177/2515245919885617>.

版本: 2.0.0
取决于: R(≥2.10)
进口: 贝叶斯测试R,吊杆斜板,将死,ggplot2、图形、,拉朗,统计信息
建议: 澳大利亚能源监管局,bslib数据库,外国的,,针织物,心理,可反应的,读xl,rmarkdown公司,规模,闪亮的,闪耀(shinyjs),闪亮小工具,测试那个(≥3.0.0)、工具、实用程序
出版: 2022-05-29
内政部: 10.32614/CRAN.包装。SSVS系统
作者: Sierra Bainter【cre,aut】,托马斯·麦考利[aut],马哈茂德·法赫米,阿塔利院长ORCID标识[自动]
维护人员: Sierra Bainter<迈阿密的sbinter。edu>
错误报告: https://github.com/sabainter/SSV/问题
许可证: GPL-3公司
网址: https://github.com/sabainter/SSVS
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材料: 自述文件 新闻
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旧来源: SSVS存档

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