向量广义线性和可加模型
大约6个主要类的实现统计回归模型。核心算法是Fisher评分和迭代加权最小二乘法。这个软件包的核心是向量广义线性和加性模型(VGLM/VGAM)类。VGLM可以是松散的被认为是多元GLM。VGAM是数据驱动的使用平滑的VGLM。《向量广义线性和加法模型:在R“中实现(Yee,2015)<doi:10.1007/978-1-4939-2818-7>提供了详细信息统计框架和数据包。目前仅限实现了固定效果模型。许多(100+)型号和通过最大似然估计估计分布(MLE)或被处罚的MLE。其他类别为RR-VGLM(减少的气缸组VGLM),二次RR-VGLM,双重约束RR-VGLM、二次RR-VGLMs、还原型VGAM、,RCIM(行-列交互模型)-这些类执行约束和非约束二次排序(CQO/UQO)生态学中的模型,以及约束加性排序(CAO)。实现了车载效应检测。请注意,这些功能可能会更改;有关最新更改,请参阅NEWS和ChangeLog文件。
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