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HazReg：生存数据的基于参数过量危险的回归模型
HazReg R软件包针对（相对）生存数据实现了以下基于参数超额风险的回归模型：GH、PH、AFT和AH。
样本选择模型中基于剖面似然的置信区间
样本选择模型中基于剖面似然的置信区间
模拟数据-肺癌：个体脆弱模型
癌症流行病学中的个体脆弱过度风险模型。使用模拟数据集的示例。
动态生存分析：通过常微分方程模拟危险函数。鹿特丹数据
“动态生存分析：通过常微分方程建模危险函数”中的示例2
动态生存分析：通过常微分方程模拟危险函数。LeukSurv数据
“动态生存分析：通过常微分方程对危险函数建模”中的示例1
近似冗余和实际不可识别性：肺癌数据
近似冗余和实际不可识别性：肺癌数据
近似冗余和实际不可识别性：白血病数据
近似冗余和实际不可识别性：白血病数据
simGH：模拟一般危险结构中的事件时间
simGH：使用HazReg R包模拟一般危险结构中的事件时间。
HazReg：生存数据的参数化基于危险的回归模型
HazReg R包为（总体）生存数据实现了以下基于风险的参数回归模型：GH、PH、AFT和AH。
Conway-Maxwell-Poisson分布的（近似）最大似然估计
R中Conway-Maxwell-Poisson分布参数的最大似然和近似最大似然估计。
齐塔分布形状参数的估计
zeta分布形状参数的最大似然估计量（MLE）、矩估计法（MME）和近似最大似然估计器（AMLE）
示例4:nki70数据集
生存数据的贝叶斯变量选择：示例4
例3：结肠癌数据集
生存数据的贝叶斯变量选择：示例3
例2：flchain数据集
生存数据的贝叶斯变量选择：示例2
示例1：加速失效时间模型的模拟数据
生存数据的贝叶斯变量选择：示例1
ODESurv：危险响应模型
危险响应模型和随机数生成
ODESurv：物流ODE危险函数
logisODE危害、密度、生存函数和随机数生成
SurvLT：从生命表中计算生存概率
从生命表中计算生存概率
Nelson Aalen估计量
Nelson-Aalen估计量
KMSim：基于Kaplan-Meier估计的模拟
KMSim：基于Kaplan-Meier估计的模拟
模拟生命表中的事件时间
SimLTR包允许根据生命表中的信息模拟事件发生的时间。
MEGH：混合效应一般风险模型的参数类
MEGH：混合效应一般风险模型的参数类白血病数据集和生存模型
不对称模型中形状（偏度）参数的影响
基于TV距离的不对称模型中形状（偏度）参数的影响
基于电视距离用Kumaraswamy PDF近似Beta PDF
基于电视距离用Kumaraswamy PDF近似Beta PDF
正态线性回归模型的Wasserstein先验
正态线性回归模型的Wasserstein先验
偏正态分布的Wasserstein先验：一个应用文档
偏正态分布的Wasserstein先验：一个应用
偏正态分布的Wasserstein先验
偏正态分布的Wasserstein先验
DTP包
DTP R包
两件式分布族
这个R标记包含关于两件式分布族和“两件式”R包的说明性示例。
模拟数据：肺癌和净生存GH模型
使用R包GHSurv的净生存率示例
灵活超额风险模型的统一框架及其在癌症流行病学中的应用：白血病数据
灵活超额风险模型的统一框架及其在癌症流行病学中的应用：白血病数据
灵活超额风险模型的统一框架及其在癌症流行病学中的应用：模拟
灵活超额风险模型的统一框架及其在癌症流行病学中的应用：模拟
将两段正态分布拟合到火山数据集
使用4种方法将两段正态分布拟合到火山数据集。
使用一般风险结构的贝叶斯生存分析
使用一般风险结构的贝叶斯生存分析
从Yahoo！下载财务数据！R中的财务
使用R包tidyquant和BatchGetSymbols。
广义威布尔分布
广义威布尔分布的累积分布函数、分位数函数、危险函数和累积危险函数。
指数威布尔分布
指数威布尔分布的概率密度函数、累积分布函数、分位数函数、随机数生成、危险函数和累积危险函数。
具有两部分和双两部分边缘的二元分布
使用带两部分和双两部分边缘的高斯copula建模二元对数收益
模拟纵向和生存数据的关节模型
用于从联合模型中模拟具有时间相关效应的纵向数据和生存数据的算法和代码。
功率广义威布尔分布的BTV（1,1）先验
功率广义威布尔分布的BTV（1,1）先验
广义伽马分布
广义伽马分布及其与伽马分布的联系
正态相关协变量的模拟：实现和警告
正态相关协变量的模拟：相关矩阵的实现和警告
示例：无协变量
参数生存模型
示例：生存回归模型
参数生存回归模型
for循环的快速并行
for循环的快速并行化
双两段Sinh-Arcsinh分布
使用DTP R包实现DTP SAS分发的pdf、cdf、分位数函数和随机数生成。
似然比检验：偏正态与正态
似然比检验：偏正态与正态
基于rstan的两段正态分布的贝叶斯推断
基于rstan的两段正态分布贝叶斯推断。模拟和真实数据应用程序。
softmax函数
使用递归公式实现softmax函数。
双曲正割分布
pdf、cdf、分位数函数、随机数生成以及与双曲正割分布相关的矩。
LogSumExp函数
LogSumExp函数是n个值的指数和的对数。此R Markdown提供了5种计算LogSumExp函数的方法。
幂广义威布尔分布
R中的幂广义威布尔分布：具有正支撑和灵活风险函数的三参数分布。
Cox比例风险模型与偏似然函数
Cox比例风险模型与偏似然函数
拉普拉斯逆米尔斯比
拉普拉斯逆米尔斯比（LIMR）及其一阶导数行为的R代码和插图。
模拟具有灵活基线危险的一般危险结构的生存时间
本教程介绍了如何从包含时间相关影响以及仅影响危险级别的影响的一般危险结构进行模拟。
基于二元高斯Copula的模拟
基于高斯copula的二元分布的R代码模拟
库马拉斯瓦米分布
pdf、cdf、分位数函数、随机数生成以及与Kumaraswamy分布相关的矩。
分层不足寿命表的超额风险模型
模拟数据示例
MLE物流配送
物流配送中位置和规模参数的MLE
t区间：未配对观测
野生型蚊子与转基因蚊子的寿命
成对差异：达尔文数据
t区间：成对观测
有多少蒙特卡罗模拟才能准确估计比例？
估计比例$θ$及其与蒙特卡罗模拟次数的关系
排列测试：示例
使用均值差和Kolmogorov-Smirnov检验统计量的排列检验的一些例子
鲁棒异常检测
稳健异常检测与非稳健异常检测
位置的稳健估计
平均值vs.中位数
尺度的稳健估计
归一化中值绝对偏差与标准偏差
二项试验：贝叶斯分析
二项试验的贝叶斯分析。
正态分布的Wald置信区间
二阶近似：正态分布的Wald置信区间
Challenger数据的简要分析
使用logistic回归分析Challenger灾难数据
正态分布参数的剖面似然置信区间
正态分布参数的剖面似然置信区间（平均值和标准偏差）
log-odds正常置信区间的性能
检验对数概率渐近正态CI性能的模拟研究
Kumaraswamy分布的矩方法
矩量法不会导致闭合解，需要使用数值方法来获得相应估算方程的解的示例。
逻辑回归：甲虫数据集
logistic回归模型中的最大似然估计
一维Wasserstein-1度量的数值计算：示例
Wasserstein-1度量的数值计算的三个示例，包括其用于比较生存曲线。
参数过量危害评估：一般危害
该R代码说明了在模拟数据集中使用一般危险结构模型。使用一般危险（GH）结构模拟数据集。其思想是用危害结构PH、AH、AFT和GH拟合参数回归模型，并选择Akaike信息准则（AIC）所青睐的一个。
参数超额危险估计：比例危险
该R代码说明了在模拟数据集中使用一般危险结构模型。使用比例危害（PH）结构模拟数据集。其思想是用危害结构PH、AH、AFT和GH拟合参数回归模型，并选择Akaike信息准则（AIC）所青睐的一个。
二项模型中的频繁贝叶斯推理与非信息贝叶斯推断
使用统一和杰弗里斯先验的二项式模型中的频繁与非信息贝叶斯推理。
两个群体的视觉比较
比较两个单变量样本的一些可视化工具
柔性线性混合模型：非结构化治疗中断后HIV-1病毒载量
具有灵活随机效应和灵活残差的删失响应线性混合模型的实际数据示例。
柔性线性混合模型：Framingham研究
具有灵活误差和灵活随机效应的线性混合模型的实际数据应用。
如何在R中创建随机的秘密圣诞老人列表
用两种不同的方法从名字列表中创建R中的秘密圣诞老人随机列表。
MCMC简介
MCMC取样器的一些特性说明
预测贝塔二项分布
具有Beta先验的二项抽样模型的预测分布。
正态-正态贝叶斯模型（已知方差）
方差已知且先验分布为正态的正态抽样模型的均值后验分布
贝塔二项模型
二项分布、贝塔分布和贝叶斯贝塔二项模型的简短描述。
逆Mills比率
逆Mills比的一些性质
不同支持度数据的核密度和分布估计
R代码，通过使用转换方法实现支持R、R_+和（0,1）的数据的核密度和分布估计。
贝叶斯变量选择：DLD数据分析
可牵引贝叶斯变量选择：超越正态性。使用两段残差和非局部先验分析DLD数据。
多元t分布自由度的客观先验
多元t分布自由度的客观先验
反对称模型的Jeffreys先验
反对称模型中偏度参数的Jeffreys先验
多元t分布和多元正态分布之间的Kullback-Leibler散度
多元t分布和多元正态分布之间Kullback-Leibler散度的一个易于处理、可扩展的表达式
两个多元t分布之间的Kullback-Leibler散度
两个多元t分布之间Kullback-Leibler散度的一个易于处理、可扩展的表达式
多元t分布自由度客观先验的应用
多元t分布自由度的客观先验的财务应用
配对数据P（X<Y）的非参数估计
配对数据P（X<Y）的几种非参数估计
高尔顿预测比赛
使用DTP R包的高尔顿预测竞争数据建模。
t分布自由度的弱信息先验
实现t分布自由度的弱信息先验。
软化的两件式分布
两件式分布的软化。
拉普拉斯分布和两件式拉普拉斯分配
拉普拉斯分布和两件式拉普拉斯分配的实现（使用R包两件式）。
偏斜正态分布的自然（非）信息先验
用实际数据示例说明Jeffreys和Total Variation先验函数对偏态正态分布形状参数的使用
带t和两片t边的t-copula
一个实际数据示例演示如何用t和两段t边距拟合t-copula
TPSAS R包
TPSAS R包实现了单变量两件式正弦-正弦分布
正弦-正弦分布
实现SAS分布的概率密度函数、累积分布函数、分位数函数和随机数生成。
两条法线平均值之比的贝叶斯推断
利用参考先验值对方差不等的两个正态总体的均值比进行贝叶斯推断。
近似最大似然估计（AMLE）
最大难处理似然估计的一种简单方法：AMLE。两个玩具示例。
两条法线的比率和法线近似
实现两个独立正态分布之比的分布和正态近似。
后QQ信封：正常性测试
用于正态性测试的后验QQ信封的实现。
后QQ信封：线性回归
在线性回归背景下实现后验QQ包络和预测QQ图。
柔性AFT模型三：贝叶斯+两件式
具有两段误差的贝叶斯AFT模型
柔性AFT模型II：贝叶斯+偏对称
具有不对称误差的贝叶斯加速失效时间模型。
柔性AFT型号I：MLE+两件式
使用最大似然估计的两件式误差加速失效时间模型。
带应用程序的两件式R封装
两件式R包实现了Two-Piece发行版系列。
两件广义双曲型分布
两段广义双曲分布的描述和实现。
两段方差Gamma分布
两段方差伽马分布的实现和描述。
两件式Johnson-SU分发
两件式Johnson-SU分布的实现和描述