稀疏的

高斯图形结构学习估计在多元正态回归广义最小二乘回归中的应用

生物导体版本：释放（3.19）

该软件包提供了结合图结构学习和广义最小二乘回归的方法，以改进回归估计。主函数sparenetgls（）使用多种著名的图结构学习方法来估计精度矩阵，为具有高斯分布的因变量和解释变量的多元回归提供了解决方案，并使用带有图结构距离调整参数的惩罚方差协方差矩阵来推导广义最小二乘回归中的夹心估计。该软件包还提供了评估使用惩罚方法的高斯图形模型的功能。它使用接收器操作特性曲线作为评估中的可视化工具。

作者：Irene Zeng[aut，cre]，Thomas Lumley[ctb]

维护人员：Irene Zeng在aucklanduni.ac.nz>

引文（从R中输入引文（“sparenetgls”）):

安装

要安装此软件包，请启动R（版本“4.4”）并输入：

如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：install（“sparenetgls”）

对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.

文档

要查看系统中安装的此软件包版本的文档，请启动R并输入：

浏览渐晕图（“稀疏图像”）

Sparenetgls简介	HTML格式	R脚本
参考手册	PDF格式
新闻	文本

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细节

生物视图	副本编号变化,图形和网络,免疫肿瘤学,质谱学,代谢组学,蛋白质组学,回归,软件,可视化
版本	1.22.0
在生物导体中	生物技术3.8（R-3.5）（5.5年）
许可证	GPL-3型
取决于	R（>=4.0.0），矩阵,MASS（质量）
进口	方法，格尔姆奈特,巨大的，统计，图形，实用程序
系统要求	GNU品牌
统一资源定位地址

建议	测试那个,lme4公司,生物风格,针织物,rmarkdown公司,氧气2(>= 5.0.0)
链接到
增强功能
取决于我
导入我
建议我
指向我的链接
生成报告	生成报告

程序包档案

跟随安装在R会话中使用此包的说明。

源程序包	稀疏tgls_1.22.0.tar.gz
Windows二进制	sparenetgls_1.22.0.zip
macOS二进制（x86_64）	sparenetgls_1.22.0.tgz
macOS二进制（arm64）	sparenetgls_1.22.0.tgz
源码库信息	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/sparenetgls网站
源存储库（开发人员访问）	git克隆git@git.bioconductor.org：packages/sparenetgls
Bioc软件包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/sparsenetgls网站/
包短Url	https://bioconductor.org/packages/sparenetgls网站/
软件包下载报告	下载统计信息