PLMIX:Plackett-Louce模型有限混合的贝叶斯分析部分排名/订单

在贝叶斯框架内,拟合Plackett-Luce模型的有限混合,用于部分排名/排序。它通过EM算法提供MAP点估计值,并通过Gibbs采样提供后验MCMC模拟。它也适用于MLE作为具有模糊先验的非形成性贝叶斯分析的特例。除了推理技术外,该软件包还通过包括数据操作、模拟、描述性总结、模型选择和质量评估等功能,协助基于模型的部分排名/排序分析的其他基本阶段。关于这些方法的主要参考文献是Mollica和Tardella(2017)<doi.org/10.1007/s11336-016-9530-0>和Mollica and Tardella[2014)<doi/10.1002/sim.6224>。

版本: 2.1.1
进口: 卢比(≥ 1.0.0),阿宾德(≥ 1.4-5),foreach公司(≥ 1.4.4),ggplot2(≥ 2.2.1),ggmcmc公司(≥ 1.2),尾波(≥ 0.19-1),重塑2(≥1.4.3),rcdd公司(≥ 1.2),额外网格(≥ 2.3),MCMC组件(≥ 1.4-2),gtools(工具)(≥ 3.8.1),标签.切换(≥ 1.6),雷达制图(≥0.3.1),预处理(≥0.8-34),等级主义者(≥ 1.1.3),统计排名(≥0.0.6),永磁同步电机(≥ 1.2.5),PlackettLuce公司(≥0.2-3),统计,实用程序
链接到: 卢比
建议: do并行
出版: 2019-09-04
作者: 克里斯蒂娜·莫利卡,卢卡·塔德拉
维护人员: Cristina Mollica<在uniroma1.it>
许可证: GPL-2型|GPL-3公司【扩展自:GPL(≥2)】
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引用: PLMIX引文信息
材料: 新闻
在视图中: 心理测量学
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