powerly：心理网络样本量分析及更多

网络样本量计算方法的实现Constantin等人（2021）提出的模型<doi:10.31234/osf.io/j5v7u>.该实现采用三步递归算法的形式设计用于在给定模型规格和利益的绩效衡量。首先是蒙特卡洛模拟计算不同样本的性能度量和统计的步骤从初始样本大小范围中选择的大小。它以一个单调曲线填充步骤，用于在整个范围内插值统计信息样本大小范围。最后一步使用分层引导进行量化拟合曲线周围的不确定性。

版本：	1.8.6
进口：	R6级,进步，平行，西班牙语2,二次规划优化函数,开放式服务质量计划,引导网络,q图,ggplot2,爱尔兰航空公司,mvtnorm公司,拼凑
建议：	测试那个(≥ 3.0.0)
出版：	2022-09-09
内政部：	10.32614/CRAN.动力包装
作者：	米哈·康斯坦丁[aut，cre]
维护人员：	米哈伊·康斯坦丁
错误报告：	https://github.com/mihaiconstantin/powerly/issues
许可证：	麻省理工学院+文件许可证
网址：	https://powery.dev（https://powerly.dev）
需要编译：	不
引用：	有力的引文信息
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	无力的结果

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