rai：重新审视多项式回归的Alpha投资

贪婪搜索的逐步回归的改进实现特征之间的相互作用空间，以建立多项式回归模型。此外，所进行的假设检验是有效的模型选择由于使用了重新访问程序，实现了字母识别规则。因此，被拒绝的序列假设集被证明为控制边际错误发现率。不搜索多项式时，该软件包提供了一个统计上有效的算法运行并终止逐步回归。有关更多信息，请参阅约翰逊、斯汀和福斯特（2019）<doi:10.48550/arXiv.1510.06322>.

版本： 1.0.0
进口： 统计数据，数字播放器,ggplot2,阅读器,爱尔兰航空公司
建议： 测试那个
出版： 2019-07-02
内政部： 10.32614/CRAN.包装.rai
作者： 科里·D·约翰逊[aut，cre]，罗伯特·A·斯汀
维护人员： 科里·D·约翰逊（Kory D.Johnson）<korydjohnson at gmail.com>
错误报告： https://github.com/korydjohnson/rai/issues
许可证： GPL-3型
网址： https://github.com/korydjohnson/rai
需要编译： 不
材料： 新闻
CRAN检查： rai结果

文档：

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Windows二进制文件： r-devel公司：rai_1.0.0.zip，r版本：rai_1.0.0.zip，r-oldrel：rai_1.0.0.zip
macOS二进制文件： r释放（arm64）：rai_1.0.0.tgz，r-oldrel（arm64）：rai_1.0.0.tgz，r-release（x86_64）：rai_1.0.0.tgz，r-oldrel（x86_64）：rai_1.0.0.tgz

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