文件名称：locus:轨迹R包-稀疏多响应回归中用于变量选择的大规模变分推理
文件大小：89KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 15:52:23
c-plus-plus r high-dimensional-data variable-selection biostatistics
轨迹–稀疏回归模型中联合协变量和响应选择的大规模变分推论 概述 locus是一个R包，它提供了有效的变分算法，用于基于多元回归模型同时选择协变量和相关响应进行变量选择。 通过模型层次结构来捕获与相同协变量相关的响应之间的依赖性（H.Ruffieux，AC Davison，J.Hager，I.Irincheeva，具有多种结果的遗传关联研究的有效推论， Biostatistics ，2017）。 安装 要安装，请在R中运行以下命令： if ( ! require( remotes )) install.packages( " remotes " ) remotes :: install_github( " hruffieux/locus " ) 演算法 轨迹中提供的联合协变量和响应选择算法实现了具有以下特征的回归模型的推论 身份链接； 物流链接； 概率链接; 身份-Probit链接
【文件预览】：
locus-master
----.travis.yml(122B)
----README.Rmd(3KB)
----man()
--------set_cv.Rd(3KB)
--------set_hyper.Rd(8KB)
--------set_struct.Rd(3KB)
--------locus.Rd(12KB)
--------set_blocks.Rd(2KB)
--------set_init.Rd(8KB)
--------set_groups.Rd(3KB)
--------locus-package.Rd(986B)
----NAMESPACE(712B)
----.github()
--------workflows()
--------.gitignore(7B)
----locus.Rproj(303B)
----tests()
--------testthat()
--------testthat.R(54B)
----LICENSE(18KB)
----src()
--------coreLoop.cpp(5KB)
--------locus_types.h(431B)
--------utils.cpp(419B)
--------coreStructLoop.cpp(2KB)
--------Makevars(613B)
--------.gitignore(15B)
--------utils.h(258B)
--------Makevars.win(326B)
--------RcppExports.cpp(16KB)
--------coreBatch.cpp(3KB)
----.Rbuildignore(69B)
----.gitignore(103B)
----R()
--------RcppExports.R(3KB)
--------locus.R(25KB)
--------locus_logistic_core.R(10KB)
--------locus_z_core.R(11KB)
--------locus_group_core.R(9KB)
--------locus_core.R(9KB)
--------cross_validate.R(14KB)
--------elbo.R(8KB)
--------locus_package.R(1KB)
--------prepare_locus.R(40KB)
--------update_vb.R(11KB)
--------locus_probit_core.R(10KB)
--------locus_mix_core.R(13KB)
--------locus_struct_core.R(7KB)
--------utils.R(9KB)
--------set_hyper_init.R(29KB)
----DESCRIPTION(1KB)
----README.md(3KB)