peperr：预测误差的并行估计

设计用于预测误差估计通过重采样技术，可能通过并行加速在计算集群上执行。新开发的模型拟合例程可以很容易地合并。包中使用的方法详见Porzelius Ch.、Binder H.和Schumacher M.（2009）<doi:10.1093/bioinformatics/btp062>例如，在Porzelius Ch.、Schumacher M.和Binder H.（2011）<doi:10.1007/s00180-011-0236-6>.

版本：	1.5
取决于：	降雪,生存，方法
建议：	位置匹配,受到惩罚的,编码工具
出版：	2023-03-22
内政部：	10.32614/CRAN.包装.peperr
作者：	克里斯汀·波泽利乌斯（Christine Porzelius），哈拉尔德·宾德（Harald Binder）
维护人员：	弗雷德里克·贝特朗（Frederic Bertrand）<Frederic.Bertrand at utt.fr>
错误报告：	https://github.com/fbertran/peperr/issues/
许可证：	GPL-2型|GPL-3型[扩展自：GPL（≥2）]
网址：	https://github.com/fbertran/peperr网址/,https://fbertran.github.io/peperr网站/
需要编译：	对
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	高性能计算,生存
CRAN检查：	佩珀尔结果

文档：

参考手册：

佩珀尔.pdf

下载内容：

包源：	佩佩尔_1.5.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：佩佩尔_1.5.zip，r版本：佩佩尔_1.5.zip，r-oldrel：佩佩尔_1.5.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：佩佩尔_1.5.tgz，r-oldrel（arm64）：佩佩尔_1.5.tgz，r-release（x86_64）：佩佩尔_1.5.tgz，r-oldrel（x86_64）：蛋白胨_1.5.tgz
旧来源：	佩珀尔档案

反向依赖关系：

反向进口：

c060号

链接：

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