单体

monomvn:具有单调丢失的多元正态和Student-t数据的估计。缺失数据模式单调的任意维多元正态和student-t数据的估计。通过使用简约/收缩回归(plsr、pcr、lasso、ridge等),当标准回归失败时,该软件包可以处理几乎任意数量的缺失数据。目前的版本支持最大似然推断和一个完整的贝叶斯方法使用比例混合吉布斯抽样。单调数据扩充将这种贝叶斯方法扩展到任意丢失模式。此外,还提供了一个功能齐全的独立接口,可连接到Bayesian lasso(来自Park&Casella)、Normal Gamma(来自Griffin&Brown)、Horseshoe(来自Carvalho、Polson和Scott)和ridge regression(通过可逆跳跃选择模型)和student-t错误(来自Geweke)