维格姆

R包VGAM:向量广义线性和加性模型,向量广义线性和加性模型,以及相关模型(降秩VGLMs、二次RR VGLMs、降秩VGAM)。该软件包通过极大似然估计(MLE)或惩罚极大似然估计(MLE)来拟合多种模型和分布。也适用于生态学中的约束排序模型。(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考文献94篇,3标准条款)

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按年份排序(引用)
  1. Gregor Zens,Sylvia Frühwirth Schnater,Helga Wagner:R中二进制和分类数据的有效贝叶斯建模:UPG包(2021)阿尔十四
  2. 赵军;金,尚布;Kim,Hyung Moon:Nakagami分布的闭式估计量和偏差校正估计量(2021)
  3. Justine Lequesne,Philippe Regnault:vsgoftest:基于Kullback-Leibler散度的拟合优度测试的R包(2020)不是zbMATH
  4. 马丁,布莱恩D。;维顿,丹妮拉;微生物丰度和生物丰度的二项回归(Willis,2020)
  5. 普思,玛丽·特蕾丝;图兹,格哈德;你好,尼尔斯;明斯特,伊娃;施密德,马提亚斯;Berger,Moritz:离散时间到事件模型中时变系数的基于树的建模(2020)
  6. Rainer Hirk,Kurt Hornik,Laura Vana:mvord:拟合多元有序回归模型的R包(2020)不是zbMATH
  7. 托尔斯滕·霍霍恩:最有可能的转变:mlt包(2020)不是zbMATH
  8. 伯杰,莫里茨;威尔乔斯基,托马斯;施密茨·瓦尔肯伯格,斯特芬;Schmid,Matthias:离散时间竞争风险建模的分类树方法(2019)
  9. 德米谢,皮埃尔拉斐;酒,贝诺;Sutton,Matthew:PLS for Big Data:正则化群PLS的统一并行算法(2019)
  10. 埃斯皮诺萨,哈维尔;Hennig,Christian:具有序数预测因子的序数反应的约束回归模型(2019)
  11. Karavarsamis,Natalie:用两阶段法估算入住率和拟合模型(2019年)
  12. 北卡罗来纳州卡拉瓦萨米斯。;哈金斯,R。M、 :入住率数据分析的两阶段方法。二: 异质模型与条件似然(2019)
  13. 马丁内斯·罗德里格斯,安娜·马里亚;康德桑切斯,安东尼奥;Olmo Jiménez,María José:计数数据截断回归的新方法(2019)
  14. 米兰达·索贝尼斯,V。F、 。;是的,T。W、 :基于向量广义线性和加性模型的分布特定分位数回归的新链接函数(2019年)
  15. 瑞亚,拉萨;萨伊迪,颂歌;拉古布;Mukhsar:使用贝叶斯二元逻辑回归分析印度尼西亚苏拉威西东南部的就业机会(2019年)
  16. 威尔逊,保罗;Einbeck,Jochen:零修正的新直观测试(2019)
  17. Bura,埃夫斯塔提亚;杜阿尔特,S。;福尔扎尼,L。;Smucler,E。;Sued,M.:降阶多元广义线性模型中最大似然估计的渐近理论(2018)
  18. 加拉多,迭戈一世。;戈麦斯,约兰达·M。;de Castro,Mário:基于多段对数分布的灵活治愈率模型(2018)
  19. 鲍尔斯,斯科特;黑丝,特雷弗;Tibshirani,Robert:核惩罚多项式回归及其在棒球击球成绩预测中的应用(2018)
  20. 查格里斯,米哈伊尔;Stewart,Connie:零成分数据的Dirichlet回归模型(2018)