bayestestR：理解和描述贝叶斯模型和后验分配

提供描述后部的实用程序分布和贝叶斯模型。它包括点估计，如最大后验概率（MAP），离散度测量（最高密度间隔-HDI；克鲁斯克，2015<doi:10.1016/C2012-0-00477-2>)和用于零假设测试的指标（如绳索百分比、pd和贝叶斯因子）。参考文献：Makowski等人（2021）<doi:10.21105/joss.01541>.

版本：	0.13.2
取决于：	R（≥3.6）
进口：	洞察（≥0.19.8），数据向导（≥0.9.1）、图形、方法、统计、实用程序
建议：	贝叶斯因子(≥ 0.9.12-4.4),贝叶斯QR，贝叶斯图，伯克希尔哈撒韦，布拉瓦语，桥式取样，业务风险管理系统，卷曲，效应大小，埃姆斯，游戏4，ggdist（ggdist），ggplot2，通用TMB，高温气冷堆，科恩平滑，针织物，熔岩，lme4公司，对数样条曲线（≥2.1.21），MASS（质量），麦克卢斯特，调解，基于模型，参数，拼凑，性能，二次规划优化函数，后面的，Rcpp特征，rmarkdown公司，rstan公司，圣塔那主义，看见(≥ 0.7.5),测试那个，粗花呢
出版：	2024-02-12
作者：	多米尼克·马科斯基[aut，cre]（@Dom_Makowski），丹尼尔·吕德克[aut]（@strongejake），马坦·本·沙查尔[自动]（@mattansb），Indrajeet Patil公司[aut]（@patilindrajeets），迈克尔·威尔逊[aut]，布伦顿·M·威尼克[自动]（@bmwiernik），Paul-Christian Bürkner【修订】，特里斯坦·马尔[版次]，亨利克·辛格曼【ctb】，昆廷·F·格罗瑙【ctb】，萨姆·克劳利【ctb】
维护人员：	多米尼克·马考夫斯基（Dominique Makowski）<dom.Makowski at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/easystats/bayestestR/issues
许可证：	GPL-3公司
网址：	https://easystats.github.io/bayestestR/
需要编译：	不
语言：	英语-美国
引用：	bayestestR引用信息
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	贝叶斯主义者
CRAN检查：	bayestestR结果

文档：

参考手册：	贝叶斯测试R.pdf
渐晕图：	渐晕图概述

下载内容：

包源：	贝叶斯测试R_0.13.2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：贝叶斯测试R_0.13.2.zip，r版本：拜耳公司R_0.13.2.zip，r-oldrel：贝叶斯测试R_0.13.2.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：贝叶斯测试R_0.13.2.tgz，r-oldrel（arm64）：贝叶斯测试R_0.13.2.tgz，r-release（x86_64）：贝叶斯测试R_0.13.2.tgz，r-oldrel（x86_64）：拜耳斯特R_0.13.2.tgz
旧来源：	bayestestR存档

反向依赖关系：

反向进口：	贝叶斯平均量表，brm页边距，临床意义，相关性，easystats公司，效应大小，联邦调查局，基于模型，多齿轮，整洁统计，参数，性能，心理，报告，rstanbdp公司，看见，sjPlot（sjPlot），snSMART公司，SSVS系统
反向建议：	数据向导，埃姆斯，G效应，洞察，奥尔贝塔雷格，统计表达式

链接：

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