nftbart：非参数失效时间贝叶斯加性回归树

非参数失效时间（NFT）贝叶斯加性回归树（BART）：使用异方差贝叶斯加法回归树（HBART）和低信息综合（LIO）Dirichlet过程混合（DPM）的时间到事件机器学习。NFT BART模型的形式为Y=mu+f（x）+sd（x）E，其中函数f和sd分别具有BART和HBART先验，而E是由于DPM LIO先验层次结构而产生的非参数误差分布。有关模型的完整描述，请参阅以下内容<doi:10.1111/biom.13857>.

版本：	2.1
取决于：	R（≥4.2.0），生存,内特
进口：	卢比
链接到：	卢比
出版：	2023-11-28
内政部：	10.32614/CRAN.package.nftbart公司
作者：	罗德尼·斯巴帕尼[aut，cre]，Robert McCulloch[aut]，马修·普拉托拉，休·奇普曼
维护人员：	罗德尼·斯巴帕尼（Rodney Sparapani）<mcw.edu的rsparaa>
许可证：	GPL-2型|GPL-3型[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	对
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	nftbart结果

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