Paquet : r-cran-brms (2.14.4-1)

[ Paquet source : r-cran-brms  ]

GNU R Bayesian regression models using 'Stan'

Fit Bayesian generalized (non-)linear multivariate multilevel models using 'Stan' for full Bayesian inference. A wide range of distributions and link functions are supported, allowing users to fit -- among others

 -- linear, robust linear, count data, survival, response times, ordinal,

zero-inflated, hurdle, and even self-defined mixture models all in a multilevel context. Further modeling options include non-linear and smooth terms, auto-correlation structures, censored data, meta-analytic standard errors, and quite a few more. In addition, all parameters of the response distribution can be predicted in order to perform distributional regression. Prior specifications are flexible and explicitly encourage users to apply prior distributions that actually reflect their beliefs. Model fit can easily be assessed and compared with posterior predictive checks and leave-one-out cross-validation.

Autres paquets associés à r-cran-brms

• dep: r-api-4.0

  paquet virtuel fourni par r-base-core

• dep: r-base-core (>= 4.0.3-1)

  noyau de GNU R, un système de calculs statistiques et de graphiques

• dep: r-cran-abind

  Fonction abind de combinaison de tableaux multi-dimentionnels pour GNU R

• dep: r-cran-backports

  réimplémentation de fonctions introduites depuis R-3.0.0

• dep: r-cran-bayesplot (>= 1.5.0)

  GNU R plotting for bayesian models

• dep: r-cran-bridgesampling (>= 0.3-0)

  GNU R bridge sampling for marginal likelihoods and Bayes factors

• dep: r-cran-coda

  analyses et diagnostics de sorties de simulations MCMC dans R

• dep: r-cran-future

  R package: A Future API for R

• dep: r-cran-ggplot2 (>= 2.0.0)

  implementation of the Grammar of Graphics

• dep: r-cran-glue (>= 1.3.0)

  GNU R interpreted string literals

• dep: r-cran-loo (>= 2.3.1)

  GNU R leave-one-out cross-validation and WAIC for Bayesian models

• dep: r-cran-matrix (>= 1.1.1)

  paquet de GNU R de classes pour les matrices denses et creuses

• dep: r-cran-matrixstats

  GNU R methods that apply to rows and columns of a matrix

• dep: r-cran-mgcv (>= 1.8-13)

  paquet de GNU R pour l’estimation avec plusieurs paramètres de régularité

• dep: r-cran-nleqslv

  GNU R package for solving systems of nonlinear equations

• dep: r-cran-nlme

  paquet de GNU R pour les modèles mixtes (non)linéaires

• dep: r-cran-projpred (>= 2.0.0)

  sélection de caractéristiques prédictives de projection pour GNU R

• dep: r-cran-rcpp (>= 0.12.0)

  GNU R package for Seamless R and C++ Integration

• dep: r-cran-rstan (>= 2.19.2)

  GNU R interface to Stan

• dep: r-cran-rstantools (>= 2.1.1)

  tools for developing GNU R packages interfacing with 'Stan'

• dep: r-cran-shinystan (>= 2.4.0)

  GNU R interactive diagnostics and analysis for Bayesian models

• rec: r-cran-emmeans (>= 1.4.2)

  GNU R estimated marginal means, aka least-squares means

• rec: r-cran-mnormt

  paquet de GNU R pour les distributions normales et de Student multidimensionnelles

• rec: r-cran-rtdists

  GNU R response time distributions

• rec: r-cran-rwiener

  GNU R Wiener process distribution functions

• rec: r-cran-spdep

  GNU R spatial dependence: weighting schemes, statistics and models

• rec: r-cran-splines2

  GNU R regression spline functions and classes

• rec: r-cran-testthat (>= 0.9.1)

  GNU R testsuite

• sug: r-cran-ape

  paquet de GNU R pour l’analyse de phylogénie et d’évolution

• sug: r-cran-arm

  analyse de données utilisant les modèles de régression multiniveaux/hiérarchiques

• sug: r-cran-digest

  GNU R package for 'hash digest' of R data structures

• sug: r-cran-knitr

  GNU R package for dynamic report generation using Literate Programming

• sug: r-cran-lme4

  Paquet GNU R pour créer un modèle d'effets mélangés linéaires

• sug: r-cran-mice

  imputation multivariée par équations chainées de GNU R

• sug: r-cran-rmarkdown

  convert R markdown documents into a variety of formats

• sug: r-cran-statmod

  GNU R package providing algorithms and functions for statistical modeling

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