有效值

R包rms:回归建模策略、回归建模、测试、估计、验证、图形、预测和通过在fit中存储增强的模型设计属性进行排版。rms是229个函数的集合,这些函数有助于简化建模。它还包含用于二元和序数logistic回归模型的函数以及用于右截尾响应的Buckley-James多元回归模型,并实现了logistic模型和普通线性模型的惩罚极大似然估计。rms几乎适用于任何回归模型,但它特别适用于二元或序贯logistic回归、Cox回归、加速失效时间模型、普通线性模型、Buckley-James模型、用于序列或空间相关观测的广义最小二乘法、广义线性模型,分位数回归(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH参考文献(参考 80篇文章 参考)

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按年份排序(引文)
  1. 克里斯滕森(Simon Bang);桑德伯格(Sandberg),克里斯汀(Kristian);比比(Bibby),博马丁(Bo Martin):元认知敏感性的回归方法(2020年)
  2. Park,Young Woong;Klabjan,Diego:通过优化进行多元线性回归的子集选择(2020)
  3. 多元回归模型(Kurran-Hirner,2020)不是zbMATH
  4. 多变量信用评级(公司信用评级:Kuran ordinal,2019;Horner Hirner,2019)
  5. Alicja Gosiewska;Przemyslaw Biecek:auditor:模型不可知视觉验证和诊断的R包(2018)阿尔十四
  6. Daniela Dunkler;Meinhard Ploner;Michael Schemper;Georg Heinze:使用R包coxphw(2018)的加权考克斯回归不是zbMATH
  7. Daniela-Wallisch《实践统计学》和《Daniela-Wallisch》推荐书(2018年;Daniela-Wallisch推荐书)
  8. Mankad,Shawn;Hu,Shengli;Gopal,Anandasivam:基于嵌入式主题的移动应用管理在线评论单阶段预测(2018)
  9. Maxild Mortensen,Lotte;Hansen,Camilla Plambeck;Overvad,Kim;Lundbye Christensen,Søren;Parner,Erik T.:时间到事件数据的伪观测分析。丹麦饮食、癌症和健康队列的例子说明了假设、模型验证和结果解释(2018年)
  10. 2017年,乔伊斯•哈什顿(Steve Haslett),乔伊斯•哈斯夫(Steve Haslett);乔伊斯•哈斯夫(Steve Haslett);乔伊斯•琼斯(Steve Haslett);贫困分类
  11. Cipolli,William III;Hanson,Timothy:可计算处理的近似和平滑Polia树(2017)
  12. Contucci,Pierluigi;Luzi,Rachele;Vernia,Cecilia:具有吸引相互作用的平均场单体二聚体模型的反问题(2017)
  13. Treppmann,Tabea;Ickstadt,Katja;Zucknick,Manuela:变量选择和预测的Bayes-Cox模型中多个基因组数据源的整合(2017)
  14. Vanegas,Luis Hernando;Paula,Gilberto A.:非信息量左删失或右删失观测下的对数对称回归模型(2017)
  15. Laura Balzer;Jennifer Ahhen;Galea,Sandro;van der Laan,Mark:《用罕见结果和高维协变量估计效应:知识就是力量》(2016)
  16. Faraway,Julian J.:用R扩展线性模型。广义线性、混合效应和非参数回归模型。(2016年)
  17. 罗思荣;孔、肖;聂婷婷:基于样条函数的信用风险模型生存模型(2016)
  18. 马少辉;菲尔德斯,罗伯特;黄涛:高维数据下的需求预测:基于类内和类间促销信息的单品零售额预测案例(2016)
  19. Shepherd,Bryan E.;Li,Chun;Liu,Qi:连续、离散和删失数据的概率尺度残差(2016)
  20. Steyerberg,E.W.:书评:F.E.Harrel jun.,回归建模策略。应用于线性模型,逻辑回归和序贯回归,以及生存分析。第二版(2016)