vgam(ベクトル一般化線形・一般加法モデル)一覧
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
SIZE(20){COLOR(red){vgam(ベクトル一般化線形・一般加法モデル)}パッケージ中のオブジェクト一覧}
#contents
*モデル当てはめ関数
//Model Fitting Functions
|項目|説明|
|vglm| ベクトル一般化線形モデル|
|vgam| ベクトル一般加法モデル|
|rrvglm | 縮小ランクVGLMs および 二次RR-VGLM|
|vsmooth.spline| ベクトル平滑化スプライン |
|vlm |ベクトル線形モデル|
|grc| Goodman's RC assocation model|
|cgo| Canonical Gaussian ordination|
**メソッド関数
//Methods Functions:
|項目|説明|
|coef.vlm| 係数抽出関数|
|fitted.vglm| vglm オブジェクトのあてはめ値|
|plot.vgam | vgam オブジェクトのプロット|
|predict.vglm| vglm オブジェクトの予測|
|predict.vgam| vgam オブジェクトの予測|
|resid.vglm| vglm オブジェクトの残差|
|residuals.vglm| vglm オブジェクトの残差|
|summary.vgam| vgam オブジェクトの要約|
|summary.vglm| vglm オブジェクトの要約|
|summary.vlm| vlm オブジェクトの要約|
**Generic 関数
|項目|説明|
|qtplot| Quantile plots (e.g., for quantile regression)|
|deplot| 密度プロット(e.g., for quantile regression)|
|cdf| 累積分布関数 (ditto)|
|lvplot| 潜在変量プロット (RR-VGLMs用)|
|biplot| バイプロット(RR-VGLMs)|
|deviance| Extractor function|
|loglik| Extractor function|
|vcov| Extractor function|
*SMARTPRED The SMARTPRED library for smart prediction
**ファミリー関数(FAMILY FUNCTIONS) Many of them! Here is a list of them.
***二項(Binomial)
|項目|説明|
|betabin| beta-binomial (doesn't work)|
|binom2.or| 二変量対数モデル|
|binom2.rho| 二変量プロビットモデル|
***カテゴリカル
//Categorical
|項目|説明|
|sratio| Stopping ratio model|
|cratio| Continuation ratio model|
|multinomial| 多項ロジットモデル|
|cumulative| Non-proportional odds model|
|acat| 隣接カテゴリーモデル(Adjacent categories model)|
***極値データ(Extreme Value Data)
|項目|説明|
|gev| 一般化極値分布|
|gpd| 一般化パレート分布|
|egev| 一般化極値分布|
|ogev| 一般化極値分布|
|gumbel.block| Gumbel distribution|
***Genetic Data
|項目|説明|
|G1G2G3| G1/G2/G3 表現型|
|AAaa.nohw| AA-Aa-aa 表現型(no Hardy-Weinberg assumption)|
|AB.Ab.aB.ab2| AB-Ab-aB-ab2 表現型|
|A1A2A3| A1A2A3 対立遺伝子システム(Allele System)|
|MNSs| MNSs Blood Group System|
|ABO| ABO Blood Group System|
|AB.Ab.aB.ab| AB-Ab-aB-ab 表現型|
|AA.Aa.aa| AA-Aa-aa 表現型|
*一般化線形モデル
//Generalized Linear Models
|項目|説明|
|gaussianff | ガウス|
|quasiff| 疑似尤度|
|binomialff| 二項|
|poissonff| ポアソン(allows matrix response)|
|quasibinomialff| 二項|
|quasipoissonff| ポアソン(allows matrix response)|
|gammaff| ガンマ|
|inverse.gaussianff| 逆ガウス|
|inv.gaussianff| 逆ガウス (パラメータは２つとも、最尤度で推定される)|
*対数線形モデル
//Loglinear Models
|項目|説明|
|loglinb2| Bivariate binomial responses|
|loglinb3| Trivariate binomial responses|
*非線形回帰
//Nonlinear regression
|項目|説明|
|micmen| Michaelis-Menton|
|skira| Shinozaki and Kira|
|exp.reg| 指数回帰|
|asyregO| Asymptotic Regression through the origin|
|autocata| ロジスティック(自己触媒) モデル|
|bnelder| Bleasdale & Nelder モデル(fixed theta3 & theta4)|
|bsimp| Bleasdaleの簡略モデル|
|cwitmer| Cook and Witmer モデル|
|fharris| Farazaghi and Harris モデル|
|gomp| ゴンペルツ・モデル|
|holliday| Holliday Model|
|logi| 一般化ロジスティック|
|makeham| Makehham second modification (without 2nd parameter)|
|mmf| Morgan-Mercer-Flodin(MMF) Family|
|monomo| Monomolecular Function|
|nelder61| Nelder (1961) モデル|
|weibull.nl | ワイブル・モデル|
*正の分布(Positive Distributions)
|項目|説明|
|positive.poisson| Positive Poisson|
|positive.binomial| Positive binomial|
*区分回帰(Quantile Regression) (LMS method)
|項目|説明|
|lms.bcn| Box-Cox transformation to normality|
|lms.bcg| Box-Cox transformation to a gamma distribution|
|lms.yjn| Yeo-Johnson transformation to normality|
|qtplot| Methods function|
|cdf| Methods function|
|deplot| Methods function|
*量子データ(Quantal data) (not working)
|項目|説明|
|abbott| Abbott's model for binary response|
|expected.abbott| Abbott's model for binary response|
*見かけ上無関係な回帰(not working)
//Seemingly Unrelated Regressions (not working)
|項目|説明|
|Sur| 古典的モデル|
*縮小ランク時系列モデル(Reduced-rank Time Series Model)
|項目|説明|
|rrar| Nested vector AR(p)|
|garma| GARMA(p, q)|
*単変量分布
//Univariate Distributions
|項目|説明|
|hzeta| Haight's Zeta distribution|
|dirmul| Dirichlet-Multinomial distribution|
|dirichlet| Dirichlet 分布|
|zetaff| Zeta distribution|
|cauchy1| 1パラメータコーシー分布(One parameter Cauchy distribution)|
|logistic1| One parameter logistic distribution|
|erlang| Erlang distribution|
|borel.tanner| Borel-Tanner 分布|
|skewnorm1| 1-parameter Skew-normal distribution|
|beta2| 2-parameter Beta distribution|
|beta4| 4-parameter Beta distribution (unstable)|
|simple.exponential| シンプルな指数分布|
|exponential|指数分布|
|gamma1| １パラメータ・ガンマ分布|
|gamma2| ２パラメータ・ガンマ分布|
|geometric| 幾何|
|levy| Levy 分布|
|lgammaff| 対数ガンマ |
|logff| 対数分布(Logarithmic distribution) |
|normal1| 単変量正規分布|
|negbin.mn| 負の二項分布|
|negbin.mu| 負の二項分布(平均は１パラメータ)|
|neg.binomial| 負の二項分布|
|neg.binomial.k| 負の二項分布|
|simple.poisson| ポアソン|
|gumbel| Gumbel (doesn't work)|
|studentt| スチューデントＴ分布|
|chisq| カイ二乗分布|
|simplex| 単変量シンプレックス分布(Univariate Simplex distribution)|
|rig| Reciprocal Inverse Gaussian distribution|
|hyper.secant| Hyperbolic Secant distribution|
|hyper.secant.1| Hyperbolic Secant distribution|
|leipnik| Leipnik 分布|
|invbinomial | 逆二項分布(Inverse binomial distribution)|
|genpoisson | 一般化ポアソン分布|
*ゼロ確率？膨張分布(Zero-Inflated Distributions)
**Generic Functions:
|項目|説明|
|yip88| ゼロ確率？膨張ポアソン(Zero-inflated Poisson) (based on Yip (1988))|
終了行:
SIZE(20){COLOR(red){vgam(ベクトル一般化線形・一般加法モデル)}パッケージ中のオブジェクト一覧}
#contents
*モデル当てはめ関数
//Model Fitting Functions
|項目|説明|
|vglm| ベクトル一般化線形モデル|
|vgam| ベクトル一般加法モデル|
|rrvglm | 縮小ランクVGLMs および 二次RR-VGLM|
|vsmooth.spline| ベクトル平滑化スプライン |
|vlm |ベクトル線形モデル|
|grc| Goodman's RC assocation model|
|cgo| Canonical Gaussian ordination|
**メソッド関数
//Methods Functions:
|項目|説明|
|coef.vlm| 係数抽出関数|
|fitted.vglm| vglm オブジェクトのあてはめ値|
|plot.vgam | vgam オブジェクトのプロット|
|predict.vglm| vglm オブジェクトの予測|
|predict.vgam| vgam オブジェクトの予測|
|resid.vglm| vglm オブジェクトの残差|
|residuals.vglm| vglm オブジェクトの残差|
|summary.vgam| vgam オブジェクトの要約|
|summary.vglm| vglm オブジェクトの要約|
|summary.vlm| vlm オブジェクトの要約|
**Generic 関数
|項目|説明|
|qtplot| Quantile plots (e.g., for quantile regression)|
|deplot| 密度プロット(e.g., for quantile regression)|
|cdf| 累積分布関数 (ditto)|
|lvplot| 潜在変量プロット (RR-VGLMs用)|
|biplot| バイプロット(RR-VGLMs)|
|deviance| Extractor function|
|loglik| Extractor function|
|vcov| Extractor function|
*SMARTPRED The SMARTPRED library for smart prediction
**ファミリー関数(FAMILY FUNCTIONS) Many of them! Here is a list of them.
***二項(Binomial)
|項目|説明|
|betabin| beta-binomial (doesn't work)|
|binom2.or| 二変量対数モデル|
|binom2.rho| 二変量プロビットモデル|
***カテゴリカル
//Categorical
|項目|説明|
|sratio| Stopping ratio model|
|cratio| Continuation ratio model|
|multinomial| 多項ロジットモデル|
|cumulative| Non-proportional odds model|
|acat| 隣接カテゴリーモデル(Adjacent categories model)|
***極値データ(Extreme Value Data)
|項目|説明|
|gev| 一般化極値分布|
|gpd| 一般化パレート分布|
|egev| 一般化極値分布|
|ogev| 一般化極値分布|
|gumbel.block| Gumbel distribution|
***Genetic Data
|項目|説明|
|G1G2G3| G1/G2/G3 表現型|
|AAaa.nohw| AA-Aa-aa 表現型(no Hardy-Weinberg assumption)|
|AB.Ab.aB.ab2| AB-Ab-aB-ab2 表現型|
|A1A2A3| A1A2A3 対立遺伝子システム(Allele System)|
|MNSs| MNSs Blood Group System|
|ABO| ABO Blood Group System|
|AB.Ab.aB.ab| AB-Ab-aB-ab 表現型|
|AA.Aa.aa| AA-Aa-aa 表現型|
*一般化線形モデル
//Generalized Linear Models
|項目|説明|
|gaussianff | ガウス|
|quasiff| 疑似尤度|
|binomialff| 二項|
|poissonff| ポアソン(allows matrix response)|
|quasibinomialff| 二項|
|quasipoissonff| ポアソン(allows matrix response)|
|gammaff| ガンマ|
|inverse.gaussianff| 逆ガウス|
|inv.gaussianff| 逆ガウス (パラメータは２つとも、最尤度で推定される)|
*対数線形モデル
//Loglinear Models
|項目|説明|
|loglinb2| Bivariate binomial responses|
|loglinb3| Trivariate binomial responses|
*非線形回帰
//Nonlinear regression
|項目|説明|
|micmen| Michaelis-Menton|
|skira| Shinozaki and Kira|
|exp.reg| 指数回帰|
|asyregO| Asymptotic Regression through the origin|
|autocata| ロジスティック(自己触媒) モデル|
|bnelder| Bleasdale & Nelder モデル(fixed theta3 & theta4)|
|bsimp| Bleasdaleの簡略モデル|
|cwitmer| Cook and Witmer モデル|
|fharris| Farazaghi and Harris モデル|
|gomp| ゴンペルツ・モデル|
|holliday| Holliday Model|
|logi| 一般化ロジスティック|
|makeham| Makehham second modification (without 2nd parameter)|
|mmf| Morgan-Mercer-Flodin(MMF) Family|
|monomo| Monomolecular Function|
|nelder61| Nelder (1961) モデル|
|weibull.nl | ワイブル・モデル|
*正の分布(Positive Distributions)
|項目|説明|
|positive.poisson| Positive Poisson|
|positive.binomial| Positive binomial|
*区分回帰(Quantile Regression) (LMS method)
|項目|説明|
|lms.bcn| Box-Cox transformation to normality|
|lms.bcg| Box-Cox transformation to a gamma distribution|
|lms.yjn| Yeo-Johnson transformation to normality|
|qtplot| Methods function|
|cdf| Methods function|
|deplot| Methods function|
*量子データ(Quantal data) (not working)
|項目|説明|
|abbott| Abbott's model for binary response|
|expected.abbott| Abbott's model for binary response|
*見かけ上無関係な回帰(not working)
//Seemingly Unrelated Regressions (not working)
|項目|説明|
|Sur| 古典的モデル|
*縮小ランク時系列モデル(Reduced-rank Time Series Model)
|項目|説明|
|rrar| Nested vector AR(p)|
|garma| GARMA(p, q)|
*単変量分布
//Univariate Distributions
|項目|説明|
|hzeta| Haight's Zeta distribution|
|dirmul| Dirichlet-Multinomial distribution|
|dirichlet| Dirichlet 分布|
|zetaff| Zeta distribution|
|cauchy1| 1パラメータコーシー分布(One parameter Cauchy distribution)|
|logistic1| One parameter logistic distribution|
|erlang| Erlang distribution|
|borel.tanner| Borel-Tanner 分布|
|skewnorm1| 1-parameter Skew-normal distribution|
|beta2| 2-parameter Beta distribution|
|beta4| 4-parameter Beta distribution (unstable)|
|simple.exponential| シンプルな指数分布|
|exponential|指数分布|
|gamma1| １パラメータ・ガンマ分布|
|gamma2| ２パラメータ・ガンマ分布|
|geometric| 幾何|
|levy| Levy 分布|
|lgammaff| 対数ガンマ |
|logff| 対数分布(Logarithmic distribution) |
|normal1| 単変量正規分布|
|negbin.mn| 負の二項分布|
|negbin.mu| 負の二項分布(平均は１パラメータ)|
|neg.binomial| 負の二項分布|
|neg.binomial.k| 負の二項分布|
|simple.poisson| ポアソン|
|gumbel| Gumbel (doesn't work)|
|studentt| スチューデントＴ分布|
|chisq| カイ二乗分布|
|simplex| 単変量シンプレックス分布(Univariate Simplex distribution)|
|rig| Reciprocal Inverse Gaussian distribution|
|hyper.secant| Hyperbolic Secant distribution|
|hyper.secant.1| Hyperbolic Secant distribution|
|leipnik| Leipnik 分布|
|invbinomial | 逆二項分布(Inverse binomial distribution)|
|genpoisson | 一般化ポアソン分布|
*ゼロ確率？膨張分布(Zero-Inflated Distributions)
**Generic Functions:
|項目|説明|
|yip88| ゼロ確率？膨張ポアソン(Zero-inflated Poisson) (based on Yip (1988))|
ページ名:
![[RjpWiki]](image/../Rlogo.png "[RjpWiki]")
