R贝叶斯包分类介绍(R task view of
Bayesian)
=========一般模型==================
arm包: 包括使用lm,glm,mer,polr等对象进行贝叶斯推断的R函数
BACCO: 随机函数的贝叶斯分析. 包含3个子包: emulator, calibrator, and approximator, 进行贝叶斯估计和评价计算机程序.
bayesm: 市场与微经济分析模型的许多贝叶斯推断函数. 模型包括线性回归, 多项式logit, 多项式probit, 多元probit, 多元混合normals(包括聚类), 密度估计-使用有限混合正态模型与Dirichlet先验过程, 层次线性模型, 层次多元logit, 层次负二项回归模型, 线性工具变量模型(linear instrumental variable models). bayesSurv: 生存回归模型的贝叶斯推断.
DPpackage: 贝叶斯非参数和半参数模型. 现在还包括密度估计, ROC曲线分析, 区间一致数据, 二项回归模型, 广义线性模型和IRT类型模型的半参数方法. MCMCpack: 特定模型的MCMC模拟算法, 广泛用于社会和行为科学. 拟合很多回归模型的R函数. 生态学模型推断. 还包括一个广义Metropolis采样器, 适合任何模型.
mcmc: 随机行走Metropolis算法, 对于连续随机向量.
==========特殊模型和方法=============
AdMit: 拟合适应性混合t分布拟合目标密度使用核函数.
bark: 实现(Bayesian Additive Regression Kernels)
BayHaz: 贝叶斯估计smooth hazard rates, 通过Compound Poisson Process (CPP) 先验概率.
bayesGARCH: 贝叶斯估计GARCH(1,1) 模型, 使用t分布.
BAYSTAR: 贝叶斯估计threshold autoregressive models
BayesTree: implements BART (Bayesian Additive Regression Trees) by Chipman, George, and McCulloch (2006).
BCE: 从生物注释数据中估计分类信息.
bcp: a Bayesian analysis of changepoint problem using the Barry and Hartigan product partition model.
BMA:
BPHO: 贝叶斯预测高阶相互作用, 使用slice 采样技术.
bqtl: 拟合quantitative trait loci (QTL) 模型.可以估计多基因模型, 使用拉普拉斯近似. 基因座内部映射(interval mapping of genetic loci).
bim: 贝叶斯内部映射, 使用MCMC方法.
bspec: 时间序列的离散功率谱贝叶斯分析
cslogistic: 条件特定的logistic回归模型(conditionally specified logistic regression model)的贝叶斯分析.
deal: 逆运算网络分析: 当前版本覆盖离散和连续的变量, 在正态分布下.
dlm: 贝叶斯与似然分析动态信息模型. 包括卡尔曼滤波器和平滑器的计算, 前向滤波后向采样算法.
EbayesThresh: thresholding methods 的贝叶斯估计. 尽管最初的模型是在小波下开发的, 当参数集是稀疏的, 用户也可以受益.
eco: 使用MCMC方法拟合贝叶斯生态学推断in two by two tables evdbayes: 极值模型的贝叶斯分析.
exactLoglinTest: log-linear models 优度拟合检验的条件P值的MCMC估计. HI: transdimensional MCMC 方法几何途径, 和随机多元Adaptive Rejection Metropolis Sampling.
G1DBN: 动态贝叶斯网络推断.
Hmisc内的gbayes()函数, 当先验和似然都是正态分布, 导出后验(且最优)分布, 且当统计量来自2-样本问题.
geoR包的krige.bayes()函数地理统计数据的贝叶斯推断, 允许不同层次的模型参数的不确定性.
geoRglm 包的binom.krige.bayes() 函数进行贝叶斯后验模拟, 二项空间模型的空间预测.
MasterBayes: MCMC方法整合家谱数据(由分子和形态数据得来的)
lme4包的mcmcsamp()函数信息混合模型和广义信息混合模型采样.
lmm: 拟合信息混合模型, 使用MCMC方法.
MNP: 多项式probit模型, 使用MCMC方法.
MSBV AR: 估计贝叶斯向量自回归模型和贝叶斯结构向量自回归模型.
pscl: 拟合item-respon theory 模型, 使用MCMC方法, 且计算beta分布和逆gamma分布的最高密度区域
RJaCGH: CGH微芯片的贝叶斯分析, 使用hidden Markov chain models. 正态数目的选择根据后验概率, 使用reversible jump Markov chain Monte Carlo Methods 计算.
sna: 社会网络分析, 包含函数用于从Butt's贝叶斯网络精确模型, 使用MCMC方法产生后验样本.
tgp: 实现贝叶斯treed 高斯过程模型: 一个空间模型和回归包提供完全的贝叶斯MCMC后验推断, 对于从简单线性模型到非平稳treed高斯过程等都适合. Umacs: Gibbs采样和Metropolis algorithm的贝叶斯推断.
vabaye1Mix: 高斯混合模型的贝叶斯推断, 使用多种方法.
=Post-estimation tools=====
BayesValidate: 实现了对贝叶斯软件评估的方法.
boa: MCMC序列的诊断, 描述分析与可视化. 导入BUGS格式的绘图. 并提供Gelman and Rubin, Geweke, Heidelberger and Welch, and Raftery and Lewis 诊断. Brooks and Gelman 多元收缩因子.
coda: (Convergence Diagnosis and Output Analysis) MCMC的收敛性分析, 绘图等. 可以轻松导入WinBUGS, OpenBUGS, and JAGS 软件的MCMC输出. 亦包括Gelman and Rubin, Geweke, Heidelberger and Welch, and Raftery and Lewis 诊断. mcgibbsit: 提供Warnes and Raftery MCGibbsit MCMC 诊断. 作用于mcmc对象上面.
ramps: 高斯过程的贝叶斯几何分析, 使用重新参数化和边际化的后验采样算法. rv: 基于模拟的随机变量类, 后验模拟对象可以方便的作为随机变量来处理. scapeMCMC: 处理年龄和时间结构的人群模型贝叶斯工具. 提供多种MCMC诊断图形, 可以方便的修改参数
===========学习贝叶斯的包===================
BaM: Jeff Gill's book, "Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach, Second Edition" (CRC Press, 2007). 伴随的包
Bolstad: 此书的包. Introduction to Bayesian Statistics, by Bolstad, W.M. (2007). 的包
LearnBayes: 学习贝叶斯推断的很多的函数. 包括1个,2个参数后验分布和预测分布, MCMC算法来描述
分析用户定义的后验分布. 亦包括回归模型, 层次模型. 贝叶斯检验, Gibbs采样的实例.
贝叶斯包一般模型拟合
Bayesian packages for general model fitting
1.The arm package contains R functions for Bayesian
inference using lm, glm, mer and polr objects. arm package 包含了用于使用lm,glm,mer 和polr对象的贝叶斯推理的R函数
Install.packages(“arm”)
Library(“arm”)
Help(package=”arm”) Documentation for package …arm‟ version 1.5-08 DESCRIPTION file.
Help Pages
Functions to compute the balance statistics函数来计算平衡统计balance
Functions to compute the balance statistics函数来计算平衡统计balance-class
bayesglm-class Bayesian generalized linear models. 贝叶斯广义线性模型。bayesglm.fit Bayesian generalized linear models. 贝叶斯广义线性模型。bayespolr Bayesian Ordered Logistic or Probit Regression贝叶斯有序逻辑或Probit回归bayespolr-class Bayesian Ordered Logistic or Probit Regression贝叶斯有序逻辑或Probit回归sids Binned Residual Plot结合残差图
binnedplot Binned Residual Plot结合残差图
coef-method Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布
coefplot Generic Function for Making Coefficient Plot一般函数系数图
coefplot-method Generic Function for Making Coefficient Plot一般函数系数图coefplot.default Generic Function for Making Coefficient Plot一般函数系数图
dered Contrast Matrices 对比矩阵
contr.bayes.unorder
ed
Contrast Matrices 对比矩阵
corrplot Correlation Plot 相关图
discrete.histogram
Histogram for Discrete Distributions 离散分布直方图
display Functions for Processing lm, glm, mer and polr Output函数处理lm,glm,mer 和polr输出
display-method Functions for Processing lm, glm, mer and polr Output函数处理lm,glm,mer 和polr输出
< Extract AIC and DIC from a mer model提取AIC和DIC从mer模型extractDIC Extract AIC and DIC from a mer model提取AIC和DIC从mer模型 Extract AIC and DIC from a mer model提取AIC和DIC从mer模型fixef-method Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布fround Formating the Rounding of Numbers安排四舍五入的数字
G Function to Recall Last Source File 函数来回忆上次源文件
go Function to Recall Last Source File 函数来回忆上次源文件
GO-class Function to Recall Last Source File 函数来回忆上次源文件invlogit Logistic and Inver logistic functions逻辑和逆向逻辑函数
lalonde Lalonde Datat Lalonde数据集
logit Logistic and Inver logistic functions 逻辑和逆向逻辑函数matching Single Nearest Neighborhood Matching单一的最近的邻匹配mcplot Multiple Comparison Plot多重比较图
mcsamp Generic Function to Run mcmcsamp() in lme4 通用函数来运行在lme4 mcmcsamp()
mcsamp-method Generic Function to Run mcmcsamp() in lme4 通用函数来运行在lme4 mcmcsamp()
mcsamp.default Generic Function to Run mcmcsamp() in lme4 通用函数来运行在lme4 mcmcsamp()
model.matrixBayes Construct Design Matrices 构造设计矩阵
multicomp.plot Multiple Comparison Plot 多重比较图
pfround Formating the Rounding of Numbers安排四舍五入的数字plot.balance Functions to compute the balance statistics函数来计算平衡统计
print-method Bayesian generalized linear models. 贝叶斯广义线性模型。
print-method Bayesian Ordered Logistic or Probit Regression贝叶斯有序逻辑或Probit 回归
print.balance Functions to compute the balance statistics函数来计算平衡统计ranef-method Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布
rescale Function for Standardizing by Centering and Dividing by 2 sd's函数由定心和标准化除以2 sd的
residual.plot residual plot for the obrved values观测值的残差图
.coef Extract Standard Errors of Model Coefficients提取标准错误的模型系数.coef-method Extract Standard Errors of Model Coefficients提取标准错误的模型系数.fixef Extract Standard Errors of Model Coefficients提取标准错误的模型系数.ranef Extract Standard Errors of Model Coefficients提取标准错误的模型系数show-method Bayesian generalized linear models.贝叶斯广义线性模型。
show-method Bayesian Ordered Logistic or Probit Regression贝叶斯有序逻辑或Probit 回归
sigma.hat Extract Residual Errors提取残余错误
sigma.hat-method Extract Residual Errors提取残余错误
sim Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布sim-class Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布sim-method Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布-class Functions to Get Posterior Distributions函数来获得后验分布
standardize Function for Standardizing Regression Predictors by Centering and Dividing by 2 sd's函数为标准化回归预测，除以2为sd的
standardize-method Function for Standardizing Regression Predictors by Centering and Dividing by 2 sd's函数为标准化回归预测，除以2为sd的
traceplot Trace plot of bugs object bug对象跟踪图
traceplot-method Trace plot of bugs object bug对象跟踪图
traceplot.default Trace plot of bugs object bug对象跟踪图
triangleplot Triangle Plot 三角形图
1.复制向量和列表的元素（Replicate Elements of Vectors and Lists）
格式引用：rep(x, ...)或rep.int(x, times)
基本操作：
> rep(1:4, 2)
[1] 1 2 3 4 1 2 3 4
> rep(1:4, each = 2) # 每个数字依次重复两遍
[1] 1 1 2 2 3 3 4 4
> rep(1:4, c(2,2,2,2)) # 每个数字重复两遍
