rrum:降维重参数统一模型的贝叶斯估计使用Gibbs采样

贝叶斯估计中Gibbs抽样算法的实现简化的重新参数化统一模型（“rum”），描述为Culppeper和Hudson（2017）<doi:10.1177/0146621617707511>.

版本：	0.2.1
取决于：	R（≥4.1.0），simcdm公司(≥ 0.1.0)
进口：	卢比(≥ 1.0.11)
链接到：	卢比,RcppArmadillo公司(≥ 0.12.6.6.0),rgen公司,simcdm公司
建议：	测试,覆盖（covr）
出版：	2023-11-29
内政部：	10.32614/CRAN.包装.rum
作者：	史蒂文·安德鲁·库佩普[aut，cph]，亚伦·哈德森[aut，cph]，詹姆斯·约瑟夫·巴拉穆塔[aut、cph、，创建]
维护人员：	詹姆斯·约瑟夫·巴拉穆塔（James Joseph Balamuta）
错误报告：	https://github.com/tmsalab/rrum/issues
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司【扩展自：GPL（≥2）】
网址：	https://tmsalab.github.io/rrum网站/,网址：https://github.com/tmsalab/rrum
需要编译：	对
引用：	rrum引文信息
材料：	自述 新闻
在视图中：	贝叶斯主义者,心理测量学
CRAN检查：	rrum结果

文档：

参考手册：

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包源：	rrum_0.2.1.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：rrum_0.2.1.zip文件，r版本：rrum_0.2.1.zip文件，r-oldrel：rrum_0.2.1.zip文件
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：rrum_0.2.1.tgz，r-oldrel（arm64）：rrum_0.2.1.tgz，r-release（x86_64）：rrum_0.2.1.tgz，r-oldrel（x86_64）：rrum_0.2.1.tgz
旧来源：	rrum存档

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反向增强：

清洁发展机制

链接：

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