https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/issue/feed 2024-05-08T00:30:44+00:00 编辑部 editor@jstatsoft.org 开放式日志系统 《统计软件杂志》（Journal of Statistical Software）发表关于统计软件的文章，以及软件本身的源代码和所有实证结果的复制代码。 https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i01 2022-12-06T06:42:37+00:00 约翰·尼豪斯 jniehaus2257@gmail.com 林竹 linzhu_2017@tamu.edu 斯科特·库克 sjcook@tamu.edu Mikyoung Jun先生 mjun@central.uh.edu

<p>二元计数数据的回归建模中出现了两个常见问题：（i）结果之间的相关性，以及（ii）过多的零计数（即零通货膨胀）。然而，目前在R中估计二元零膨胀计数回归模型的选项很少。因此，我们提出了一个R包bizicount，它使研究人员能够轻松估计二元无膨胀计数copula回归模型。通过使用连接函数来建模结果之间的依赖性，研究人员不必对多变量（和零膨胀）结构进行假设，将计数变量相互关联。相反，他们只需要对每个结果变量的边际分布做出熟悉的假设，这将使我们的方法得到更广泛的应用。下面，我们将介绍我们提出的估算方法，详细说明其相对于现有替代方法的优势，并演示如何使用相应的函数对尼日利亚的恐怖主义数据进行二元建模</p>

2024-05-08T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 John M.Niehaus，Lin Zhu，Scott J.Cook，Mikyoung Jun https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i02 2023-02-12T20:13:37+00:00 卡洛斯·拉莫斯·卡雷尼奥 carlos.ramos@uam.es公司 何塞·路易斯·托雷西拉 joseluis.torrecilla@uam.es 米盖尔·卡巴乔·贝罗卡尔 emecabajo@gmail.com 巴勃罗·马科斯 pablo.marcosm@protonmail.com 阿尔贝托·苏亚雷斯 alberto.suarez@uam.es

<p>scikit-fda库是一个用于功能数据分析（fda）的Python包。它为功能数据的表示、预处理和探索性分析提供了一套全面的工具。该库建立在Python的科学生态系统之上并集成在其中。特别是，它符合scikit-learn应用程序编程接口，以便利用此软件包提供的机器学习功能：管道、模型选择和超参数调整等。scikit-fda软件包是根据3条BSD许可作为免费开源软件发布的，并向fda社区开放。该库的大量文档包括分步教程和详细的使用示例</p>（第页）

2024-05-08T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Carlos Ramos-Carreño、JoséLuis Torrecilla、Miguel Carbajo-Berrocal、Pablo Marcos、Alberto Suárez https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i03 2023-03-28T13:58:25+00:00 帕夫林·G·波利查尔 pavlin.policar@fri.uni-lj.si 马丁·斯特拉扎尔 mstrazar@broadinstitute.org 布拉日·祖潘 blaz.zupan@fri.uni-lj.si

<p>用于可视化大型高维数据集的最流行技术之一是t分布随机邻居嵌入（t-SNE）。最近，提出了几个扩展来解决可伸缩性问题和结果可视化的质量。我们介绍了openTSNE，一个模块化Python库，它实现了核心t-SNE算法及其许多扩展。该库比现有实现更快，可以在几分钟内计算包含数百万数据点的数据集的投影</p>（第页）

2024-05-08T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Pavlin G.Poličar，Martin Straíar，BlaíZupan https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i04 2023-10-09T08:328+00:00 塞缪尔·W·K·王 samuel.wong@uwaterloo.ca 杨世浩 shihao.yang@isye.gatech.edu学校 S.C.寇 kou@stat.harvard.edu

<p>本文介绍了用于动态系统推理的magi软件包。magi的重点是由参数未知的非线性常微分方程建模的动力学。虽然此类模型在科学和工程中广泛使用，但用于参数估计的可用实验数据可能会有噪声且稀疏。此外，一些系统组件可能完全未被观察到。magi在贝叶斯统计框架内借助流形约束高斯过程解决了这个推理问题，而未观察到的组件对现有软件提出了重大挑战。我们使用几个实际示例来说明magi的功能。用户可以选择在任何R、MATLAB和Python环境中使用该包</p>（第页）

2024-05-08T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Samuel W.K.Wong，Shihao Yang，S.c.Kou https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i05 2022-07-15T08:46:07+00:00 何塞·贝当古 fungp.rpack@gmail.com 弗朗索瓦·巴霍克 francois.bachoc@math.univ-toulouse.fr 蒂埃里·克莱恩 thierry.klein@math.univ-toulouse.fr 德博拉·伊迪尔 D.Idier@brgm.fr 杰雷米·罗默 J.Rohmer@brgm.fr 伊夫·迪维尔 deville.yves@alpestat.com

<p>本文介绍了funGp，这是一个R包，它通过高斯过程模型处理涉及多个标量和/或函数输入以及标量输出的回归问题。这对于使用昂贵的评估数字代码的计算机实验的设计和分析特别有意义，这些代码以定期采样的时间序列作为输入。高斯过程模型不是预先施加任何特定的参数输入-输出关系（例如线性、多项式），而是直接从数据中提取此信息。该软件包提供了内置的降维功能，有助于简化功能输入的表示，并获得更轻的模型。它还实现了一种基于蚁群的优化算法，该算法支持校准模型的多个结构特征，如每个输入的状态（活动或非活动）和核函数的类型，同时寻求更大的预测能力。对所实现的方法进行了测试，并将其应用于海洋驱油领域的一个实际案例</p>（第页）

2024-05-11T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 JoséBetancourt、François Bachoc、Thierry Klein、Déborah Idier、Jérémy Rohmer、Yves Deville https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i06 2022-12-07 T13:10:12+00:00 乔纳森·贾伯特 jonathan.jalbert@polymtl.ca Marilou农民 marilou.farmer@polymtl.ca 加布里埃尔·戈贝尔 gabriel.gobeil@polyml.ca公司 菲利普·罗伊 Roy.Philippe4@hydroquebec.com

<p>Extremes.jl包通过利用Julia中的多数据处理功能来分析极值，从而提供了详尽、高性能的功能。特别是，该软件包实现了块极大值和峰过阈值方法的统计模型，以及极值理论中使用的广义极值和广义Pareto分布的几种方法。此外，该软件包还提供了各种参数估计方法，如概率加权矩、最大似然和贝叶斯估计。它还包括用于处理超过阈值的过度依赖的工具和管理非平稳模型的方法。对于平稳和非平稳模型，可以进行极端分位数的推断，并使用诊断图评估模型对数据的拟合优度</p>（第页）

2024-06-04T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Jonathan Jalbert，Marilou Farmer，Gabriel Gobeil，Philippe Roy https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i07 2022-12-15T10:15:13+00:00 保罗·费恩黑德 p.fearnhead@lancaster.ac.uk 丹尼尔·格罗斯 dan.grose@lancaster.ac.uk

<p>变化点检测是一个广泛应用的重要问题。有许多不同类型的更改需要检测，还有一系列用于检测它们的算法和软件。然而，检测信号加噪声模型中斜率变化的方法相对较少。我们描述了R包cpop，可在综合R存档网络（CRAN）上获得。该软件包实现了动态规划算法CPOP，以找到使L0惩罚成本最小化的最佳变更集，成本是加权剩余平方和。该软件包扩展了CPOP算法，因此可以分析间隔不均匀的数据，允许异质噪声方差，并允许潜在变化位置网格与数据点位置不同。还有一个实现，它使用CROPS算法来检测所有最佳分段，因为您可以改变L0惩罚，以在连续的值范围内添加更改</p>（第页）

2024-05-29T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Paul Fearnhead，Daniel Grose https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i08 2022-08-24T03:26:07+00:00 罗宾·K·S·汉金 hankin.robin@gmail.com

<p>hyper2软件包提供了与布莱德雷-特里概率模型扩展（如Plackett-Louce可能性）协同工作的功能，包括团队实力和具体化实体（怪物）。该软件包允许用户使用相对自然的R习语来操作此类似然函数。在这里，我对hyper2进行了概括，其中多个实体被约束为具有相同的Bradley-Terry优势。提出并引入了一个新的S3类“hyper3”以及相关的方法。分析了三个数据集，每个分析都提供了新的见解，每个分析突出了包的不同功能</p>（第页）

2024-06-03T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Robin K.S.Hankin https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i09 2022-12-04T08:53:39+00:00 伦纳特·奥尔施瓦格 lennart.oelschlaeger@uni-bielefeld.de公司 蒂莫·亚当 ta59@st-andrews.ac.uk 鲁文·米歇尔斯 r.michels@uni-bielefeld.de

<p>隐马尔可夫模型是由隐状态驱动的时间序列的一类通用统计模型。在金融应用中，隐藏状态通常与市场机制有关，如看跌和看涨市场或衰退以及经济增长期。举一个例子，当市场处于紧张状态时，相应的股票收益率通常遵循一些方差相对较高的分布，而平静期的特征通常是方差相对较小的不同分布。隐马尔可夫模型可以用于显式地建模以隐藏状态和状态之间的转换为条件的观测值的分布，从而帮助我们绘制市场行为的综合图。虽然隐马尔可夫模型的各种实现都可用，但仍缺乏一个适合金融应用的全面R包。本文介绍了R包fHMM，它为将隐马尔可夫模型应用于金融时间序列提供了各种工具。它包含将隐马尔可夫模型拟合到数据、进行仿真实验和解码隐状态序列的功能。此外，还提供了模型检查、模型选择和状态预测功能。除了基本的隐马尔可夫模型外，还实现了分层隐马尔可夫模型，该模型可用于联合建模在不同时间分辨率下观察到的多个数据流。fHMM包的目的是让对金融应用程序感兴趣的R用户访问隐马尔可夫模型及其扩展</p>（第页）

2024-06-03T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Lennart Oelschläger，Timo Adam，Rouven Michels https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v109i10 2023-10-30T16:41:18+00:00 安德鲁·伊斯考斯卡斯 andrew.iskauskas@durham.ac.uk 伊恩·弗农 i.r.vernon@durham.ac.uk 戈尔茨坦 michael.goldstein@durham.ac.uk 丹尼·斯卡波尼 danny.scarponi@lshtm.ac.uk 妮基·麦克里什 nicky.mccreesh@lshtm.ac.uk 特雷维利安·J·麦金利 t.mckinley@exeter.ac.uk 理查德·怀特 richard.white@lshtm.ac.uk

<p>对传染病、地质现象和生物过程等复杂的现实世界情况进行建模可能会带来两难境地：计算机模型（称为模拟器）需要足够复杂才能捕获系统的动态，但每增加一次复杂性都会增加此类模拟的评估时间，这使得很难获得与观察到的现实相符的参数选择的信息描述。虽然存在识别与真实世界观测值可接受匹配的方法，例如优化或马尔可夫链蒙特卡罗方法，但它们可能会导致非稳健推断，或可能对计算密集型模拟器不可行。仿真和历史匹配技术可以使这种确定变得可行，有效地识别参数空间中产生可接受数据匹配的区域，同时还可以提供有关模拟器结构的宝贵信息，但与其他方法相比，执行仿真所需的数学考虑可能会给此类模拟器的制造商和用户带来障碍。hmer软件包提供了一个可访问的框架，用于在模拟器数据上使用历史匹配和仿真，利用该方法的计算效率，同时使用户能够轻松地从其复杂的模拟器中进行匹配、可视化和稳健预测</p>（第页）

2024-06-03T00:00:00+00:00 版权所有（c）2024 Andrew Iskauskas、Ian Vernon、Michael Goldstein、Danny Scarponi、Nicky McCreesh、Trevelyan J.McKinley、Richard G.White