向量广义线性和可加模型

大约6个主要类的实现统计回归模型。核心算法是Fisher评分和迭代加权最小二乘法。这个包的核心是向量广义线性以及加性模型(VGLM/VGAM)类。VGLM可以是松散的被认为是多元GLM。VGAM是数据驱动的使用平滑的VGLM。《向量广义线性和可加模型:在R中实现(Yee,2015)<doi:10.1007/978-1-4939-2818-7>提供了详细信息统计框架和数据包。目前仅限实现了固定效果模型。许多(100+)型号和通过最大似然估计估计分布(MLE)或被处罚的MLE。其他类别为RR-VGLM(减少的气缸组VGLM),二次RR-VGLM,双重约束RR-VGLM、二次RR-VGLMs、还原型VGAM、,RCIM(行-列交互模型)-这些类执行约束和非约束二次排序(CQO/UQO)生态学中的模型,以及约束加性排序(CAO)。实现了车载效应检测。请注意,这些功能可能会更改;有关最新更改,请参阅NEWS和ChangeLog文件。

版本: 1.1-10
取决于: R(≥4.0.0),方法,统计,统计4,样条
建议: VGA糊精,MASS(质量),mgcv公司
增强功能: VGAM数据
发布时间: 2024-02-29
作者: 托马斯·叶ORCID标识[自动,cre],Cleve Moler[ctb](几个LINPACK例程的作者)
维护人员: 托马斯·叶(Thomas Yee)<t.Yee at auckland.ac.nz>
许可证: GPL-3公司
网址: https://www.stat.auckland.ac.nz/~是/VGAM/
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引文: VGAM引文信息
材料: 新闻 更改日志
在视图中: 分配,计量经济学,环境计量学,极值,心理测量学,生存
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反向取决于: 阿纳科达,贝叶斯GOF,深SNV,DIF树,效应之星,EurosarcBayes公司,单片眼镜,订单显示,r3序列,regclass级,rx序列,svyVGAM公司,TBF多项式,VGAM数据,VGA糊精
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反向增强: 预测,斯凯拉姆,特克斯雷格

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