烟灰缸 swMATH ID: 33933 软件作者： Matthew Stephens、Peter Carbonetto、Chaoxing Dai、David Gerard、Mengyin Lu、Lei Sun、Jason Willwerscheid、Nan Xiao、Mazon Zeng 描述： R包ashr：使用经验贝叶斯的自适应收缩方法。R包“ashr”基于M.Stephens，2016，“错误发现率：新政”，<doi:10.1093/biostatistics/kxw041>中提出的方法，为大规模假设测试和错误发现率（FDR）估计实施了经验贝叶斯方法。只要有两组汇总统计数据（估计影响和标准误差）可用，就可以应用这些方法，就像“qvalue”可以应用于之前计算的p值一样。提供了两个主要界面：ash（），更加人性化；以及ash.workhorse（），它有更多选项，面向高级用户。ash（）和ash.workhorse（）还提供了一个灵活的建模界面，可以容纳各种可能性（例如正常、泊松）和混合先验（例如均匀、正常）。 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/ashr/index.html 源代码： https://github.com/cran/ashr 依赖项： R（右） 相关软件： R（右）;莫塞克;混合sqp;REBayes公司;EbayesThresh公司;马蹄铁;电子束纳米;闪光装置;Rmosek公司;微基准;信任;去卷积R;低等级近似值jl;JuMP公司;朱莉娅 引用于： 0个文档