因子转换：贝叶斯因子分析模型的MCMC后处理输出

因子分析模型中一个众所周知的可识别性问题是关于正交变换的不变性。该问题加重了贝叶斯设置下的推理负担，其中马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从后验分布生成样本。该软件包应用了一系列的旋转、符号和置换变换（Papastamoulis和Ntzoufras（2022））<doi:10.1007/s11222-022-10084-4>)用户提供的因子负荷原始MCMC样本。后处理输出是可识别的，可用于MCMC对因子载荷的任何参数函数进行推断。也可以比较多个MCMC链。

版本：	1.3
进口：	尾波,HD间隔,lpSolve解决方案,MCMC组件
出版：	2022-03-16
作者：	帕帕斯塔穆利斯泛神经炎[aut，cre]
维护人员：	Papastamoulis Panagiotis<yahoo.gr>的papapast
许可证：	GPL-2型
需要编译：	不
引用：	因子.切换引用信息
CRAN检查：	因子切换结果

文档：

参考手册：

系数.切换.pdf

下载内容：

包源：	系数切换_1.3.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：系数.switching_1.3.zip，r版本：系数.switching_1.3.zip，r-oldrel：系数.switching_1.3.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：系数切换_1.3.tgz，r-oldrel（arm64）：系数切换_1.3.tgz，r-release（x86_64）：系数切换_1.3.tgz，r-oldrel（x86_64）：系数切换_1.3.tgz
旧来源：	factor.switching存档

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