pent 用于估计Copula熵的R包 介绍 Copula熵是用于统计独立性度量的数学概念[1]。在双变量情况下，Copula熵被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。 它具有广泛的应用，包括但不限于： 结构学习； 变量选择[2]； 因果发现（估计转移熵）[3]。 该算法包括两个步骤：使用秩统计量估计经验语料密度，以及使用kNN方法从估计的经验语料密度中估计语料熵。由于两个步骤都使用非参数方法，因此可以将copent算法应用于任何情况而无需进行假设。 在copent包的预印纸上的arXiv。有关更多信息，请参阅[1-3]。有关中文的更多信息，请点击。 功能 copent-主要功能; Construct_empirical_copula-算法的第一步，它通过秩统计来估计数据的经验copula; entknn-算法的

ukbtools 使用随附的[UKB程序]（ ）下载并解密UK Biobank（UKB）数据后，您需要将多个文件汇集在一起​​，为您提供了一个可探索的数据集。 数据文件具有列名，这些列名是中编辑的字段代码。 ukbtools可以轻松地将多个UKB文件折叠到单个数据集中以进行分析，在此过程中，将为变量赋予有意义的名称。 该软件包还包括以下功能：检索ICD诊断，在UKB样本的背景下探索样本子集以及收集遗传元数据。 安装 # Install from CRAN install.packages( " ukbtools " ) # Install latest development version devtools :: install_github( " kenhanscombe/ukbtools " , dependencies = TRUE ) 先决条件：制作UKB文件集 下载§，然

目的 r3PG提供了“预测生长的生理过程”（ ）模型的实现（Landsberg＆Waring，1997），该模型可模拟森林的生长和生产力。 r3PG是用Fortran编写的3-PGpjs （Sands，2010）和3-PGmix （Forrester＆Tang，2016）模型的灵活易用的界面。 该软件包可实现与模型的快速，轻松交互，并且Fortran重新实现可促进计算密集型灵敏度分析和校准。 用户可以灵活地在各种选项和子模块之间切换，以将原始的3-PGpjs模型版本用于单特异性，平均年龄和常绿森林，以及3-PGmix模型，该模型还可以模拟多队列林分（例如，混合，不均匀，的），其中含有落叶树种。 用法 以下是一个基本示例，有关更多扩展示例，请访问package 。 主要功能是run_3PG() ，它按月时间步长返回4种数组或长格式数据帧的每个物种的所有108个模拟变量。 librar

brms 概述 brms程序包提供了一个接口，以使用Stan来拟合贝叶斯广义（非）线性多元多级模型，这是一个用于执行完整贝叶斯推理的C ++程序包（请参见 ）。 公式语法与软件包lme4的语法非常相似，以提供用于执行回归分析的熟悉且简单的界面。 支持广泛的响应分布，使用户可以在多级上下文中拟合线性，鲁棒线性，计数数据，生存时间，响应时间，序数，零膨胀甚至自定义混合模型等。 进一步的建模选项包括非线性和平滑项，自相关结构，检查数据，缺失值插补等。 另外，可以预测响应分布的所有参数，以执行分布回归。 多变量模型（即具有多个响应变量的模型）也可以拟合。 先前的规范是灵活的，并且明确鼓励用户使用实际上反映其信念的先前发行版。 可以轻松评估模型拟合度，并将其与后验预测检查，交叉验证和贝叶斯因素进行比较。 资源 （统计软件期刊） （R Journal） （具有文档和小插曲的brms网站） （有关

mfGARCH-混频GARCH模型 用于估计GARCH-MIDAS（混合DAta采样）模型的R包（Engle，Ghysels和Sohn，2013年， ）和相关的统计推断，随附论文“两个比一个更好：使用乘法的波动率预测组件GARCH模型”（康拉德和克莱恩（2020， ）。 GARCH-MIDAS模型将（每日）股票收益率的条件方差分解为短期和长期成分，后者可能取决于以较低频率采样的外生协变量。 强调 使用GARCH-MIDAS模型进行估算和预测的综合工具箱 易于使用，带有一个或两个解释协变量 专为处理不规则间隔的混频数据而设计 请引用为 康拉德，克里斯蒂安和克莱恩，昂诺（2020）。 有两个比一个要好：使用乘性分量GARCH-MIDAS模型进行的波动率预测。 Journal of Applied Econometrics 35：19–45。 和 克莱恩·昂诺（2020）。 mfGARCH

smapr：R包，用于获取和处理NASA SMAP数据

pm "plspm"是一个软件包，专用于对度量和非度量数据进行偏最小二乘路径建模（PLS-PM）分析。 高于4.0的版本包含一组全新的功能来处理非度量变量。 捐款 如果您在plspm发现任何价值和实用性，请考虑一次性捐款。 您的支持确实很重要。 安装 您可以使用软件包"devtools"的功能install_github()安装"plspm" "devtools" # install "devtools" install . packages ( "devtools" ) library ( devtools ) # install "plspm" install_github ( "gastonstat/plspm" ) 具有指标数据的PLS-PM 客户满意度模型的典型示例 # load plspm library ( plspm ) # load dataset satisfa

Matlab集成的c代码散粒噪声 R套件，用于精确模拟非负散粒噪声过程（具有伯努利，泊松，伽玛和高斯分布逆跳）和非高斯OU过程，也称为Lévy驱动的OU过程（特别是OU-Poisson，论文中的OU-Gamma和OU逆高斯（OU-IG）过程） [1] M. Tamborrino，P。Lansky，散粒噪声，弱收敛和扩散近似，Physica D，418，132845，2021， 该代码由Rcpp中的Massimiliano Tamborrino（warwick.ac.uk上的名字点secondname）编写。 Yan Qu为基于论文的OU-Gamma和OU-IG过程提供了Matlab代码，用于精确模拟OU-Gamma和OU-IG过程 [2] Y. Qu，A。Dassios，H。Zhao，伽马驱动的Ornstein–Uhlenbeck过程具有有限和无限活动跃迁的精确模拟，J。Oper。 Res。 Soc。，471--484，2019，。 [3] Y. Qu，A. Dassios，H. Zhao，Ornstein–Uhlenbeck回火稳定过程的精确模拟，J. Appl。Chem。，117，

伤心 R包，用于拟合物种丰度分布 保罗·普拉多（Paulo I. Prado），穆里洛·米兰达（Murilo Miranda）和安德烈·查洛姆（Andre Chalom） 安装 install.packages( ' sads ' ) library( sads ) 或从下载二进制文件。 开发者版本 GitHub上的Master分支具有发布版本，可在CRAN上获得。 如果要安装开发人员版本： library( devtools ) install_github( repo = ' piLaboratory/sads ' , ref = ' dev ' , build_vignettes = TRUE ) 在Windows下运行时，您将需要安装Rtools软件包以在本地构建小插图。 可以通过以下方式安装一个实验分支，该分支实现Lindsey（1999）对连续密度分布的对数似然率的

bfast算法技术文档