BFRM Modelado de regresión del factor bayesiano
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BFRM Clasificación y resumen

BFRM Etiquetas

análisis Analizar análisis de los datos descubrimiento

BFRM Descripción

BFRM fue creado especialmente para ser una implementación completa de los modelos estadísticos escasos. Fue construido para análisis de datos de alta dimensión, descubrimiento y predicción de la estructura. El marco del modelo de factor latente escaso, junto con una regresión dispersa y ANOVA para datos multivariados, es relevante en muchos problemas exploratorios y predictivos con observaciones multivariadas muy dimensionales. El análisis bayesiano que utiliza modelos inductores de la escasez y los métodos computacionales capaces de explorar y ajustar de manera eficiente modelos a gran escala, ahora permiten que estos enfoques se utilicen en problemas cada vez más complejos y de alta dimensión. Los métodos estadísticos y el análisis computacional representado en BFRM son genéricos y se aplicarán en muchas áreas de aplicación. Algunas aplicaciones recientes incluyen estudios en finanzas y econometría y otras áreas. Un enfoque importante para las solicitudes está en estudios biológicos que utilizan datos de expresión génica, junto con los resultados (fenotipos) que se deben predecir en función de los patrones de expresión génica subyacente, y especialmente para el análisis de la vía biológica y la evaluación de la estructura de la subpata.

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