monomvn:具有单调任务的MVN和学生t数据的估计
多元正态分布(MVN)和学生t数据的估计缺失数据模式单调的任意维。参见Pantaleo和Gramacy(2010)<doi:10.48550/arXiv.0907.2135>。通过使用简约/收缩回归(plsr、pcr、lasso、ridge等),其中标准回归失败,该包可以处理几乎任意数量的丢失数据。当前版本支持最大似然推理和使用Gibbs采样的尺度混合的完全贝叶斯方法。单调数据增强将这种贝叶斯方法扩展到任意缺失模式。一个功能齐全的独立接口贝叶斯套索(来自Park&Casella)、Normal-Gamma(来自Griffin&Brown)、,马蹄(来自卡瓦略、波尔森和斯科特)和山脊回归通过可逆跳跃和学生t错误进行模型选择还提供了(来自Geweke)。
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