susieR：单效应线性回归之和

实现线性变量选择方法基于“单一效应总和”（SuSiE）模型的回归Wang等人（2020年）对此进行了描述<doi:10.1101/501114>和Zou等人(2021) <doi:10.1101/20211.11.03.467167>. 这些方法提供简单摘要，称为“可信集”，用于准确地量化应选择哪些变量的不确定性。这些方法的动机是遗传精细地图的应用，和特别适用于变量高度相关和可检测的效果很少。配件算法，逐步选择方法的贝叶斯模拟被称为“迭代贝叶斯逐步选择”（IBSS），很简单并且速度快，允许SuSiE模型适合大型数据集（数千个样本和数十万个变量）。

版本：	0.12.35
取决于：	R（≥3.0.0）
进口：	方法，图形，grDevices，统计数据，矩阵,矩阵统计,混合sqp,重塑,蜡笔,ggplot2
建议：	卷曲,测试那个,微基准,针织物,市场营销,快速,奶牛场
出版：	2023-02-17
内政部：	10.32614/CRAN.包装.使用
作者：	高旺[aut]，邹玉新[aut]，张凯谦[aut]，彼得·卡博内托[aut，cre]，马修·斯蒂芬斯
维护人员：	彼得·卡博内托（Peter Carbonetto）<Peter.Carbonetto at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/stephenslab/susieR/issues
许可证：	BSD_3_条款+文件许可证
网址：	https://github.com/stephenslab/susieR
需要编译：	不
引用：	susieR引文信息
材料：	自述文件
CRAN检查：	susieR结果

文件：

参考手册：	苏西埃R.pdf
渐晕图：	使用汇总统计数据进行精细映射 精细映射示例 最小示例 使用稀疏矩阵运算的SuSiE 优化SuSiE模型 比较susie_rss变量 使用摘要统计数据进行精细映射的诊断 趋势过滤演示 SuSiE趋势过滤的实现

下载内容：

包源：	可持续性R_0.12.35.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：苏西R_0.12.35.zip，r版本：苏西R_0.12.35.zip，r-oldrel：苏西R_0.12.35.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：苏西R_0.12.35.tgz，r-oldrel（arm64）：苏西R_0.12.35.tgz，r-版本（x86_64）：苏西R_0.12.35.tgz，r-oldrel（x86_64）：苏西R_0.12.35.tgz
旧来源：	susieR存档

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反向进口：

哥伦比亚

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