sparsereg：回归、子组分析和面板数据

稀疏建模提供了一种从大量可能的候选效应中选择少量非零效应的方法。该软件包包括一套稀疏建模方法：通过EM或MCMC进行估计，具有标称覆盖率的近似置信区间，以及诊断和总结图。该方法可以实现稀疏线性回归和稀疏概率回归。除了回归分析之外，应用还包括分组分析，特别是联合实验和面板数据。未来的版本将包括对截断结果、倾向评分和工具变量分析模型的扩展。

版本：	1.2
取决于：	R（≥3.0.2），MASS（质量）,ggplot2
进口：	卢比(≥ 0.11.0),毫秒,VGAM公司,MCMC包,尾波,格尔姆奈特,额外网格，网格，GIGrvg公司
链接到：	卢比,RcppArmadillo公司
出版：	2016-03-10
作者：	马克·拉特科维奇和达斯汀·廷利
维护人员：	马克·拉特科维奇（Marc Ratkovic）
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	对
材料：	更改日志
CRAN检查：	稀疏结果

文档：

参考手册：

sparereg.pdf格式

下载：

程序包来源：	sparsereg_1.2.tar.gz公司
Windows二进制文件：	r-预发布：sparsereg_1.2.zip，r版本：sparsereg_1.2.zip，r-oldrel：sparsereg_1.2.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：sparsereg_1.2.tgz，r-release（arm64）：sparsereg_1.2.tgz，r-oldrel（arm64）：sparsereg_1.2.tgz，r-prerel（x86_64）：sparsereg_1.2.tgz，r-release（x86_64）：sparsereg_1.2.tgz
旧来源：	sparsereg存档

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=sparsereg链接到此页面。