PPL公司 R包ppls：惩罚偏最小二乘法。该软件包包含基于偏最小二乘法和惩罚技术的线性和非线性回归方法。模型参数通过交叉验证选择，回归系数的置信区间和检验可以通过夹持进行。 此软件的关键字 这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换 多重共线性 马尔科夫蒙特卡洛 R包 高维数据 非参数 交叉验证 偏最小二乘法 回归 标准化常数比值 大数据 贝叶斯因子 偏最小二乘回归 函数线性模型 相关成分回归 交叉验证 C++ R 反向logistic估计量 尺度不变性 渐近方差 饶黑井化 数据扩充 模型叠加 多项式遍历性 抑制器变量 统计软件杂志 变量选择 依赖 相关性 超级学习 zbMATH中的参考文献（参考文献5条) 显示第1到第5个结果，共5个。 是的按年份排序(引用) 10 20 50 全部的 罗伊，维韦卡南达；谭爱新；Flegal，James M.：多马尔可夫链重要抽样估计量的标准误差估计（2018） 高希，乔伊；谭爱新：贝叶斯变量选择的三明治算法（2015） 马丁·比洛多；皮埃尔·米切厄；Smail Mahdi:正交分量广义回归的R包groc（2015）不是zbMATH 戈德史密斯，杰夫；Scheipl，Fabian:标量函数回归中的估计量选择与组合（2014） Magidson，Jay：《相关成分回归：近共线性存在下的再思考回归》（2013）
