文件名称：吉布斯采样matlab代码-SparseFactorMixedModel:稀疏因子混合模型
文件大小：5.18MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 23:42:23
系统开源
吉布斯采样matlab代码BSFG 丹尼尔·朗西（Sarah Mukhergee）和丹尼尔·朗西 参考：Runcie，D.和Mukherjee，S.（2013）。 用遗传协方差矩阵的贝叶斯稀疏因子分析剖析高维表型。 遗传学，194（3），753–767。 该软件包是免费软件，您可以根据GNU通用公共许可证（GPL-3）的条款重新分发和/或修改它。 GNU通用公共许可证不允许在专有程序中重新分发此软件。 分发该库是希望它会有用，但没有任何担保； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 版本历史 V1.0 在以下网站上发布了MATLAB版本： 包括Ayroles_et_al_Competitive_fitness，半同胞设计的模拟 应该能够从纸上复制所有分析（直到Gibbs和模拟中的蒙特卡洛误差） V1.1 固定计算遗传和相互作用的特效。 论文的计算结果和相应的文本缺少$ A ^ {-1} $。 这应该不会对本文介绍的分析结果产生太大影响，但需要进行检查。 它不会影响Ayroles分析。 V2.0 几乎完全重写了模型代码，但是应该保持相同的功能（我相信） 变量已被重命名以更接近于论文
【文件预览】：
SparseFactorMixedModel-master
----BSF-G()
--------fast_BSFG_sampler_init.m(11KB)
--------sample_factors_scores.m(417B)
--------draw_simulation_diagnostics.m(7KB)
--------sample_means.m(1KB)
--------update_k.m(2KB)
--------Runcie_Mukherjee_analyses()
--------sample_F_a.m(910B)
--------sample_delta.m(724B)
--------sample_Us.m(989B)
--------draw_results_diagnostics.m(3KB)
--------model_setup.m(8KB)
--------sample_lambda.m(1023B)
--------sample_h2s_discrete.m(1KB)
--------sample_prec_discrete_conditional.m(1KB)
--------save_posterior_samples.m(1KB)
--------fast_BSFG_sampler.m(13KB)
--------Instructions()
--------Cor.m(208B)
--------clear_Posterior.m(924B)
--------CovToCor.m(148B)
----LICENSE.md(34KB)
----.gitignore(12B)
----README.md(2KB)
----R_BSFG()
--------fast_BSFG_sampler_init_fixedlambda.R(10KB)
--------factor_3Dplot.R(4KB)
--------setup_pedigree.R(2KB)
--------plottting_comparing.R(4KB)
--------Runcie_Mukherjee_analyses()
--------fast_BSFG_sampler_init_px.R(12KB)
--------G_matrix_output.R(2KB)
--------model_setup_px.R(3KB)
--------model_setup.R(3KB)
--------Sim_1()
--------Example_simulation()
--------fast_BSFG_sampler_current.R(14KB)
--------BSFG_functions_c.cpp(10KB)
--------fast_BSFG_sampler_fixedlambda.R(11KB)
--------BSFG_functions_px.R(14KB)
--------fast_BSFG_sampler_init.R(12KB)
--------fast_BSFG_sampler.R(14KB)
--------fast_BSFG_sampler_px.R(16KB)
--------plotting_diagnostics.R(14KB)
--------BSFG_functions.R(18KB)