gimme:组迭代多模型估计

数据驱动方法,用于实现特定人员的时间序列模型。该方法首先确定在大多数个体中复制哪些关系来检测噪声中的信号。然后,将这些组级关系用作开始搜索特定于个人(或个人级别)的关系的基础。参见Gates&Molenaar(2012)<doi:10.1016/j.neuroimage.2012.06.026>.

版本: 0.7-18
取决于: R(≥3.5.0)
进口: 熔岩(≥ 0.6-17),记录仪(≥ 1.0-0),质量图,数据树,MIIVsem公司(≥ 0.5.4),插补TS(≥ 3.0),nloptr公司,图形,统计,MASS(质量),采礼
建议: 针织物,rmarkdown公司
出版: 2024-06-21
内政部: 10.32614/CRAN.包装.gime
作者: 斯蒂芬妮·莱恩[aut,trl],凯瑟琳·盖茨,Zachary Fisher[aut],卡拉·阿里兹曼迪[aut],彼得·莫勒纳,埃德加·默克尔,迈克尔·哈奎斯特,哈利·派克,提格·亨利,凯利·达菲,Lan Luo[ctb],阿德里安·贝尔茨(Adriene Beltz),艾丹·赖特,乔纳森·帕克,塞巴斯蒂安·卡斯特罗·阿尔瓦雷斯
维护人员: 凯瑟琳·盖茨(Kathleen M Gates)<gateskm at email.unc.edu>
错误报告: https://github.com/GatesLab/gimme/issues
许可证: GPL-2型
网址: https://github.com/GatesLab/gimme网站/,https://tarheels.live/gimme/tutorials网站/
需要编译:
在视图中: 心理测量学
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文档:

参考手册: 给我pdf
渐晕图: GIMME公司

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旧来源: gimme档案

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