hsstan：生物标记物选择的层次收缩Stan模型

线性和logistic回归模型受到分层惩罚选择生物标志物（或更一般的变量）的收缩先验选择），可使用Stan安装（Carpenter等人（2017）<doi:10.18637/jss.v076.i01>). 它实现了马蹄铁和正规化马蹄铁（Piironen和Vehtari，2017）<doi:10.1214/17-EJS1337SI文件>),以及投影预测选择方法来恢复稀疏预测生物标志物集（Piironen、Paasiniemi和Vehtari（2020））<doi:10.1214/20-EJS1711>).

版本：	0.8.2
取决于：	R（≥3.6）
进口：	ggplot2,厕所（≥2.1.0），平行，pROC公司,卢比、方法、，rstan公司(≥ 2.26.0),甾醇（≥2.0.0），统计，实用程序
链接到：	伯克希尔哈撒韦(≥ 1.66.0.1),卢比(≥ 0.12.15),RcppEigen基因(≥0.3.3.4.0），Rcpp并行(≥ 5.0.1),StanHeaders公司(≥ 2.26.0),rstan公司(≥ 2.26.0)
建议：	测试那个(≥ 2.1.0)
出版：	2024-01-13
作者：	马可·哥伦布[aut，cre]，保罗·麦凯格[aut]，阿提娜·斯皮利奥普鲁【ctb】
维护人员：	马可·科伦坡<mar.colombo13 at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/mcol/hsstan/issues
许可证：	GPL-3公司
网址：	https://github.com/mcol/hsstan网站
需要编译：	对
系统要求：	GNU品牌
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	组学
CRAN检查：	hsstan结果

文档：

参考手册：

hsstan公司.pdf

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旧来源：	hsstan存档

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