解组

R包解组:从粗分块数据有效估计平滑分布的惩罚复合链模型。一种通用的直方图解组方法(二进制计数数据),假设计数是泊松分布的,并且要估计的细网格上的底层序列是平滑的。该方法基于复合链路模型,通过最大化惩罚似然来实现估计。平滑详细的计数序列和速率是这样从装箱计数中估算出来的。由于许多原因,对二进制数据进行解分组是可取的:存储单元可能太粗糙,无法进行准确的分析;在不同的直方图中使用不同的分组方法时,可能会阻碍比较;最后一个间隔通常很宽且无限制,因此,在尾部区域覆盖了大量信息。死亡和死亡分布的例子在分类数据中被简化。由于适度的假设,该方法适用于许多人口统计学和流行病学应用。有关该方法和应用的详细说明,请参见Rizzi等人(2015)<doi:10.1093/aje/kwv20>。

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