变量筛选：半参数纵向的高维筛选回归

实施超高的可变筛选技术维度回归设置。用于独立（iid）数据的技术，实现了变系数模型和纵向数据。包裹当前包含三个屏幕函数：screenIID（）、screenLD（）和screenVCM（），以及六种模拟数据集的方法：simulateDCSIS（）、simulateLD、simulteMVSIS（，simulateMVSISNY（）、simulateSIRS（）和simulateVCM（）。该包基于朱丽萍、李乐新、李润泽和朱丽霞（2011）<doi:10.1198/jasa.2011.tm10563>,李润泽、魏忠、朱丽萍（2012）<doi:10.1080/016214592012.695654>,刘靖远、李润泽、吴荣玲（2014）<doi:10.1080/01621459.2013.850086>崔恒健、李润泽、钟伟（2015）<doi:10.1080/01621459.2014.920256>、和王欢CHU、李润泽和马修·雷梅尔（2016）<doi:10.1214/16-AOAS912>.

版本：	0.2.1
取决于：	R（≥3.2.1）
进口：	向右,矩阵指数函数、花键、，MASS（质量）,能量
出版：	2022-06-23
作者：	李润泽[aut]，黄丽英〔aut〕，约翰·德齐亚克
维护人员：	约翰·德齐亚克（John Dziak）<dziakj1 at gmail.com>
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
版权：	（c） 2022年李润泽
需要编译：	不
CRAN检查：	可变筛选结果

文档：

参考手册：

变量筛选.pdf

下载：

包源：	变量筛选_0.2.1.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：变量Screening_0.2.1.zip，r版本：变量Screening_0.2.1.zip，r-oldrel：变量Screening_0.2.1.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：变量Screening_0.2.1.tgz，r-release（arm64）：变量Screening_0.2.1.tgz，r-oldrel（arm64）：变量Screening_0.2.1.tgz，r-prerel（x86_64）：变量Screening_0.2.1.tgz，r-release（x86_64）：变量Screening_0.2.1.tgz
旧来源：	变量筛选存档

反向依赖关系：

反向进口：

AVGAS公司,hySAINT公司

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