rstanam:基于Stan的贝叶斯应用回归建模

使用“rstan”估计先前编译的回归模型包,它为Bayesian的Stan C++库提供了R接口估计。用户通过惯用的R语法使用公式和data.frame加上一些用于prior的附加参数。

版本: 2.32.1
取决于: R(≥3.4.0),卢比(≥0.12.0),方法
进口: 贝叶斯图(≥ 1.7.0),ggplot2(≥ 2.2.1),lme4公司(≥ 1.1-8),厕所(≥ 2.1.0),矩阵(≥ 1.2-13),国家实验室(≥ 3.1-124),后面的,rstan公司(≥ 2.32.0),甾醇(≥ 2.1.0),闪石(≥2.3.0),统计数据,生存(≥ 2.40.1),Rcpp并行(≥5.0.1),实用工具
链接到: StanHeaders公司(≥ 2.32.0),rstan公司(≥ 2.32.0),伯克希尔哈撒韦(≥1.72.0-2),卢比(≥ 0.12.0),RcppEigen基因(≥ 0.3.3.3.0),Rcpp并行(≥ 5.0.1)
建议: 比格尔姆,贝塔雷格,数据表(≥ 1.10.0),消化,额外网格,HSAUR3级,针织物(≥ 1.15.1),MASS(质量),mgcv公司(≥ 1.8-13),rmarkdown公司,氧气2,StanHeaders公司(≥ 2.21.0),测试那个(≥ 1.0.2),游戏4,闪亮的,V8发动机
出版: 2024-01-18
作者: 乔纳·加布里,伊马德·阿里,萨姆·布里勒曼,Jacqueline Buros Novik[ctb](R/stan_jm.R),阿斯利康[ctb](R/stan_jm.R),哥伦比亚大学董事会,西蒙·伍德[cph](R/stan_gamm4.R),R核心开发团队[cph](R/stan_aov.R),道格拉斯·贝茨[cph](R/pp_data.R),马丁·梅克勒[cph](R/pp_data.R),本·博克[cph](R/pp_data.R),Steve Walker[cph](R/pp_data.R),布莱恩·里普利(R/stan_aov.R,R/stan_polr.R),威廉·维纳布尔斯[cph](R/stan_polr.R),保罗·克里斯蒂安·伯克纳[cph](R/misc.R),本·古德里奇
维护人员: 本·古德里奇(Ben Goodrich)<哥伦比亚大学benjamin.Goodrich at columbia.edu>
错误报告: https://github.com/stan-dev/rstanarm/issues网站
许可证: GPL(≥3)
网址: https://mc-stan.org/rstanam网站/,https://discuse.mc-stan.org
需要编译: 是的
系统要求: GNU品牌,pandoc(>=1.12.3),pandoc-citeproc
引用: rstanam引文信息
材料: 新闻
在视图中: 贝叶斯主义者,混合模型,存续
CRAN检查: rstanam结果

文档:

参考手册: rstanam.pdf格式
渐晕图: 用rstanarm进行概率A/B测试
stan_aov:方差分析模型
stan_betareg:比率/比例数据模型
stan_glm:二进制和二项式数据的glm
stan_glm:连续数据的glm
stan_glm:计数数据的glm
stan_glmer:带有组特定术语的GLM
stan_jm:纵向和时间到事件数据的联合模型
stan_lm:正则化线性模型
具有rstanam的MRP
stan_polr:顺序模型
分层部分池
以前的分配
如何使用rstanam包

下载内容:

包源: rstanam_2.32.1.tar.gz号
Windows二进制文件: r-预发布:rstanarm_2.32.1.邮编,r版本:rstanam_2.32.1.zip,r-oldrel:rstanam_2.32.1.zip
macOS二进制文件: r-prerel(臂64):rstanam_2.32.1.tgz,r-release(arm64):rstanam_2.32.1.tgz,r-oldrel(arm64):rstanam_2.32.1.tgz,r-prerel(x86_64):rstanam_2.32.1.tgz,r-release(x86_64):rstanam_2.32.1.tgz
旧来源: rstanarm存档

反向依赖关系:

反向取决于: 证据,联邦调查局
反向进口: 贝叶斯PostEst,贝叶斯规则,eef分析,IR示例,jmBIG公司,潮后的,网络SDM
反向建议: 非洲外汇交易所,贝叶斯图,贝叶斯测试R,桥式取样,扫帚助手,扫帚式混合,共形层,相关性,数据向导,效应大小,嵌入,G效应,INLA接头,洞察,厕所,边缘效应,merTools公司,基于模型,模型摘要,参数,性能,projpred(预测),印度储备银行,无线电数据系统,报告,SAPrer公司,看见,发光体,闪石,sj绘图,tidyAML公司,河豚
反向增强: emmeans公司,相互作用,jtools公司

链接:

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