文件名称：ProSGPV:第二代P值的罚回归
文件大小：974KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 01:48:48
penalized-regression R
ProSGPV 第二代P值的罚回归 介绍 我们知道p值不能用于变量选择。 但是，您可以使用第二代p值。 这是怎么回事。 安装 要将其安装在CRAN上，您可以执行 install.packages( " ProSGPV " ) 对于ProSGPV的开发版本，可以通过运行以下命令进行安装。 library( devtools ) devtools :: install_github( " zuoyi93/ProSGPV " ) 例子 模拟数据 下图说明了ProSGPV如何成功选择真正的支持，而套索和完全放松的套索失败。 模拟了五个变量，只有V3与响应相关联。 曲线（1）表示套索求解路径。 垂直虚线是 。 （2）显示了完全松弛的套索路径。 （3）显示了完全松弛的套索路径，其置信区间为95％（浅色）。 （4）说明了两阶段的ProSGPV算法选择路径。 阴影区域是空区域。 彩色线分别具有95％
【文件预览】：
ProSGPV-master
----man()
--------coef.sgpv.Rd(658B)
--------get.var.Rd(679B)
--------figures()
--------summary.sgpv.Rd(668B)
--------print.sgpv.Rd(618B)
--------t.housing.Rd(2KB)
--------which.sgpv.Rd(846B)
--------plot.sgpv.Rd(1KB)
--------predict.sgpv.Rd(678B)
--------pro.sgpv.Rd(2KB)
--------spine.Rd(1KB)
--------get.coef.Rd(830B)
--------gen.sim.data.Rd(3KB)
----data()
--------data.RData(46KB)
----NAMESPACE(650B)
----.Rhistory(2KB)
----NEWS.md(454B)
----ProSGPV.Rproj(408B)
----vignettes()
--------assets()
--------linear-vignette.Rmd(677B)
--------.gitignore(11B)
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----.gitignore(21B)
----R()
--------data.R(3KB)
--------pro.sgpv.R(13KB)
--------utils.R(8KB)
----DESCRIPTION(1KB)
----README.md(6KB)