EBglmnet：广义贝叶斯拉索和弹性网经验方法线性模型

提供用于变量选择和效果估计的经验贝叶斯套索和弹性网算法。主要特征包括通过广义线性回归模型进行稀疏变量选择和效应估计、p>>n的高维性以及非零效应的显著性检验。该软件包在检测能力、错误发现率和检测分组效果的能力方面优于套索和弹性网等其他流行方法。请将其用作A Huang和D Liu（2016）<doi:10.1093/bioinformatics/btw143>.

版本：	6
取决于：	R（≥2.10）
建议：	针织物,格尔姆奈特
出版：	2023-05-25
作者：	安徽黄、刘殿亭
维护人员：	安徽黄<gmail.com上的安徽黄>
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL]
网址：	https://sites.google.com/site/anhuihng网站/
需要编译：	对
CRAN检查：	EBglmnet结果

文档：

参考手册：	EBglmnet.pdf格式
渐晕图：	EBglmnet小品

下载：

包源：	EBglmnet_6.0.tar.gz公司
Windows二进制文件：	r-预发布：EBglmnet_6.0.zip，r版本：EBglmnet_6.0.zip，r-oldrel：EBglmnet_6.0.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：EBglmnet_6.0.tgz，r-release（arm64）：EBglmnet_6.0.tgz，r-oldrel（arm64）：EBglmnet_6.0.tgz，r-prerel（x86_64）：EBglmnet_6.0.tgz，r-release（x86_64）：EBglmnet_6.0.tgz
旧来源：	EBglmnet存档

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=EBglmnet链接到此页面。