BVSNLP公司 swMATH ID: 22350 软件作者： 阿米尔·尼库伊内贾德 描述： R包BVSNLP：使用非局部先验在高维设置中选择贝叶斯变量。近年来，高维或超高维环境中的变量/特征选择受到了广泛关注，特别是在癌症基因组研究中。该软件包提供了一种贝叶斯方法来解决这个问题，它利用零先验和非局部先验点质量的混合来提高变量选择和系数估计的性能。它对生物统计和生物信息学界广泛使用的二进制响应和生存时间响应数据集进行变量选择。得益于并行计算能力，它报告了贝叶斯变量选择的必要结果，如模型中每个协变量的最高后验概率模型（HPPM）、中位数概率模型（MPM）和后验包含概率。使用贝叶斯模型平均（BMA）的选项也是该软件包的一部分，可用于实际数据集中的预测功率测量。 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/BVSNLP/index.html 源代码： https://github.com/cran/BVSNLP网址 依赖项： 对 关键词： 应用;arXiv_状态.AP;计算;arXiv_状态.CO;arXiv_发布;R包;贝叶斯变量选择 相关软件： 对;EMVS公司;格尔姆奈特;survAUC公司;CRAN（起重机）;BIVAS公司;高级网络;格林特网;ADVI公司;皮考克斯;生存;加迈尔;犰狳;贝叶斯变量选择;c060号;L-BFGS公司;达尼普雷德;法尔迈尔;通用航空公司;UCI-毫升 引用于： 10文件 全部的 前5名23位作者引用 2 斯特凡诺·卡布拉斯 2 玛丽亚·尤金妮亚·卡斯特拉诺斯 2 加西亚·多纳托，冈萨罗 1 崔迪 1 穆罕默德·埃尔霍利 1 Marco A.R.费雷拉。 1 Moritz Gerstung，莫里茨 1 Jim E.格里芬。 1 季铁明 1 瓦伦·约翰逊。 1 亚历山大·沃尔夫冈·荣格 1 马、双葛 1 阿米尔·尼库伊内贾德 1 秦，邢 1 大卫·罗塞尔 1 弗朗西斯科·哈维尔（Francisco Javier Rubio） 1 克拉伦斯·T 1 Wan，Kitty Yuen Yi女士 1 吴和祥 1 吴梦云 1 徐爽 1 张春霞 1 张江舍 全部的 前5名8篇连载文章中引用 2 生物计量学 2 应用统计学年鉴 1 统计科学 1 计算统计与数据分析 1 韩国统计学会杂志 1 桑基拉。系列A 1 统计与计算 1 贝叶斯分析 在2个字段中引用 10 统计学（62-XX） 1 概率论与随机过程（60-XX） 按年份列出的引文