bayesdfa：贝叶斯动态因子分析（DFA）与“Stan”

使用“Stan”实现贝叶斯动态因子分析。动态因子分析是多元时间序列的降维工具。bayesdfa以多种方式扩展了传统的动态因子模型。首先，可以通过建模在潜在趋势中估计极端事件学生t分布的过程错误。第二，替代约束（包括比例）。第三，估计可以使用隐马尔可夫模型分析动态因素以评估支持潜在政权。

版本：	1.3.3
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	数字播放器,ggplot2,厕所（≥2.7.0），方法，mgcv公司(≥ 1.8.13),卢比(≥ 0.12.0),重新整形2,甾醇(≥ 2.1.1),拉朗,rstan公司（≥2.26.0），花键，绿柱石
链接到：	伯克希尔哈撒韦(≥ 1.66.0),卢比(≥ 0.12.0),RcppEigen基因(≥ 0.3.3.3.0),Rcpp并行(≥ 5.0.1),rstan公司(≥ 2.26.0),StanHeaders公司(≥2.26.0)
建议：	测试那个，平行，针织物,rmarkdown公司
出版：	2024-02-26
内政部：	10.32614/CRAN.包装.bayesdfa
作者：	埃里克·J·沃德[aut，cre]，肖恩·安德森[aut]，路易斯·达米亚诺[aut]，迈克尔·马利克，玛丽·E·亨希克，Mike A.Litzow[ctb]，Mark D.Scheuerell[ctb]，伊丽莎白·霍姆斯，尼克·托利米埃里，哥伦比亚大学董事会
维护人员：	埃里克·J·沃德<Eric.Ward在noaa.gov>
错误报告：	https://github.com/fate-ewi/baysedfa/issues
许可证：	GPL（≥3）
网址：	https://fate-ewi.github.io/baysedfa/
需要编译：	对
系统要求：	GNU品牌
材料：	新闻
在视图中：	贝叶斯,时间序列
CRAN检查：	bayesdfa结果

文档：

参考手册：	贝叶斯fa.pdf
守夜人：	bayesdfa包概述 将数据与bayesdfa相结合 使用bayesdfa包含协变量的示例 拟合平滑趋势DFA模型的示例 用bayesdfa估计过程趋势变化 用bayesdfa拟合成分动态因子模型 使用大量数据拟合DFA模型的示例

下载内容：

包源：	贝叶斯fa_1.3.3.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：贝叶斯fa_1.3.3.zip，r版本：贝叶斯fa_1.3.3.zip，r-oldrel：贝叶斯fa_1.3.3.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：贝叶斯fa1.3.3.tgz，r-oldrel（arm64）：贝叶斯fa1.3.3.tgz，r-release（x86_64）：贝叶斯fa1.3.3.tgz，r-oldrel（x86_64）：贝叶斯fa1.3.3.tgz
旧来源：	bayesdfa档案

链接：

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