Janeiro 2020: “Top 40” novos pacotes R

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Cento e quarenta e sete novos pacotes chegaram ao CRAN em janeiro. Aqui estão as minhas “Top 40” em nove categorias: Métodos Computacionais, Genômica, Aprendizado de Máquina, Matemática, Medicina, Estatística, Séries Temporais, Utilitários e Visualização.

Métodos Computacionais

FSSF v0.1.1: fornece três métodos propostos por Shang & Apley (2019) para gerar projetos de preenchimento de espaço totalmente sequenciais dentro de um hipercubo unitário.

gaivota v1.0.5: implementa um solucionador de descida de gradiente proximal para o laço de operadores, laço de grupo e laço de grupo esparso. Há uma introdução.

Genômica

babette v2.1.2: fornece acesso à ferramenta filogenética bayesiana BEAST2, que usa dados de DNA / RNA / proteína e muitos modelos anteriores para criar uma posterior de filogenias e parâmetros estimados em conjunto. Há um tutorial, uma demonstração básica, uma demonstração passo a passo, uma vinheta sobre amostragem aninhada e outra com exemplos.

statgenGWAS v1.0.3: Fornece estudos rápidos de associação de genoma de característica única (GWAS) seguindo o método descrito em Kang et al. (2010). Veja a vinheta para detalhes.

Machine Learning

akc 0.9.4: fornece uma estrutura organizada para classificação e visualização automáticas de conhecimento. Há um tutorial e uma vinheta sobre classificação com base na co-ocorrência de palavras-chave.

ced v1.0.1: fornece ligações R para a biblioteca de detecção de codificação do Google Compact, que recebe como entrada um buffer de origem de bytes de texto não processado e determina probabilisticamente a codificação mais provável para esse texto.

forestError v0.1.1: fornece funções para estimar as distribuições de erros condicionais de previsões aleatórias da floresta e parâmetros comuns dessas distribuições, incluindo erros de previsão ao quadrado médio condicional, vieses condicionais e quantis condicionais, conforme proposto por Lu & Hardin (2019).

ksharpv0.1.0.1: fornece funções para aprimorar os clusters, ajustando os clusters existentes para criar contraste entre os grupos. A vinheta fornece exemplos e referências.

mosmafs v0.1.1: Fornece funções para ajuste simultâneo de hiperparâmetros e seleção de recursos por meio de otimização de objetivo único e multi-objetivo, conforme descrito em Binder et al. (2019). Há uma Introdução e outra vinheta sobre Multi-Fidelity.

themis v0.1.0: fornece receitas para lidar com conjuntos de dados desequilibrados, incluindo o balanceamento, aumentando o número de casos minoritários usando SMOTE, Borderline-SMOTE e ADASYN; ou diminuindo o número de casos majoritários usando a remoção de link NearMiss ou Tomek. Veja aqui exemplos.

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Matemática

caracas v0.1.0: implementa álgebra computacional fornecendo acesso ao Python SymPy biblioteca que permite resolver equações simbolicamente, encontre integrais simbólicas, somas simbólicas e outras quantidades importantes. Há uma vinheta.

clifford v1.0-1: fornece um conjunto de rotinas para álgebras de Clifford. Casos especiais incluem transformadas de Lorentz, multiplicação de quaterniões e álgebra de Grassman. Veja a vinheta para detalhes.

Remédio

metan v1.3.0: fornece funções para a análise de estabilidade de dados de ensaios em vários ambientes usando métodos paramétricos e não paramétricos, incluindo efeitos principais aditivos e análise de interação multiplicativa, Gauch (2013); análise de genótipo mais genótipo-ambiente biplot, Yan & Kang (2003); análise de regressão conjunta, Eberhart e Russel (1966) e muito mais. Veja a vinheta para começar.

nosoi v1.0.0: implementa uma cadeia de transmissão estocástica flexível baseada em agente, simulador de epidemia. Há um Guia de introdução e vinhetas sobre populações homogêneas, populações discretas, populações contínuas e visualização.

shinySIR v0.1.1: fornece plotagem interativa para modelos matemáticos de disseminação de doenças infecciosas. Os usuários podem escolher entre uma variedade de modelos comuns de equações diferenciais comuns ou criar seus próprios. Veja Keeling & Rohani (2008) e Bjornstad (2018) para obter detalhes e a vinheta para obter detalhes.

transplantr v0.1.0: fornece um conjunto de funções vetorizadas para calcular equações médicas usadas no transplante, focadas principalmente no transplante de órgãos abdominais. Existem vinhetas sobre a TFG estimada, o nível de incompatibilidade de HLA, a pontuação de risco nos rins e a pontuação no receptor de fígado.

Estatisticas

bggum v1.0.2: fornece um amostrador Monte Carlo da cadeia Markov acoplado ao Metropolis, pós-processamento, funções de estimativa de parâmetros e utilitários de plotagem para o modelo de desdobramento gradual generalizado de Roberts et al. (2000). Veja a vinheta para a matemática e exemplos.

cSEM v0.1.0: fornece funções para estimar, avaliar, testar e estudar modelos de equações estruturais lineares, não lineares, hierárquicas e multigrupos usando abordagens e procedimentos baseados em compostos, incluindo técnicas de estimativa como modelagem de caminho de mínimos quadrados parciais (PLS-PM) e seus derivados (PLSc, ordPLSc, robustPLSc), análise generalizada de componentes estruturados (GSCA) e outros. Há uma introdução e vinhetas sobre notação, terminologia e pós-estimativa.

mcp v0.2.0: implementa a regressão com vários pontos de mudança, que podem ser para médias, variações, estrutura de autocorrelação e qualquer combinação destes. Ele fornece uma generalização da abordagem descrita em Carlin et al. (1992) e Stephens (1994). Veja o README para exemplos.

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metopolis v0.1.5: fornece funções para aprender como o algoritmo Metropolis funciona. A vinheta inclui exemplos de codificação manual de um modelo logístico usando várias variantes do algoritmo Metropolis.

miceRanger v1.3.1: Implementa imputação múltipla por equações encadeadas com florestas aleatórias. Existem vinhetas no algoritmo de ratos, preenchimento de dados ausentes e plotagem de diagnóstico.

momentfit v0.1-0. Fornece funções para realizar ajustes de método de momento, incluindo o método de momentos Generalizado (Hansen (1982) e a Probabilidade Empírica Generalizada (Smith (1997).). Existem vinhetas em Probabilidade Empírica Generalizada e Método Generalizado de Momentos).

nlraa v0.53: Implementa funções de regressão não linear usando algoritmos de autoinicialização, incluindo a função de crescimento Beta proposta por Yin et al. (2003). Há uma introdução, uma vinheta com exemplos de Archontoulis & Miguez (2015) e outra vinheta com exemplos de Oddi et al. (2019).

PoissonBinomial v1.0.2: Implementa vários métodos exatos e aproximados para calcular a massa de probabilidade, distribuição cumulativa e funções quantis, além de gerar números aleatórios para a distribuição Binomial de Poisson, conforme descrito em Hong (2013) e Biscarri et al. (2018). Existem vinhetas em Computação eficiente, procedimentos aproximados, procedimentos exatos e uso com o Rcpp.

relgam v1.0: implementa um método para ajustar todo o caminho de regularização do modelo de aditivo generalizado relutante (RGAM) para modelos de regressão linear, logística, regressão de Poisson e Cox. Veja Tay e Tibshirani (2019) para obter detalhes.

s2net v1.0.1: implementa a rede elástica semi-supervisionada generalizada, estendendo a rede elástica supervisionada para tornar prático a seleção de recursos em contextos semi-supervisionados. Veja Culp (2013) para referências sobre a Rede Elástica Articulada Treinada e a vinheta para um exemplo.

signnet v0.5.1: Implementa métodos para a análise de redes assinadas, incluindo várias medidas para o equilíbrio estrutural, introduzidas por Cartwright & Harary (1956), algoritmos de modelagem de blocos de Doreian (2008), vários índices de centralidade e projeções introduzidas por Schoch (2020). Existem vinhetas sobre modelagem de blocos, centralidade, matrizes complexas, redes de dois modos assinadas, redes assinadas e equilíbrio estrutural.

survParamSim v0.1.0: fornece funções para executar a simulação de sobrevivência com o modelo de sobrevivência paramétrico gerado a partir de survreg função em survival pacote. Veja a vinheta.

xnet v0.1.11: fornece funções para ajustar-se a um modelo de regressão de crista do kernel de duas etapas para prever arestas em redes e executar validação cruzada. Veja Stock et al. (2018) para o plano de fundo. Há uma introdução e vinhetas sobre preparação de dados e a estrutura de classes S4.

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Séries temporais

pcts v0.14-4: fornece classes e métodos para modelar e simular séries temporais correlacionadas e periodicamente integradas periodicamente. Para mais informações, ver Boshnakov & Iqelan (2009) e Boshnakov (1996).

fdaACF v0.1.0: fornece funções para calcular funções de autocorrelação para séries temporais funcionais. Veja aqui exemplos.

Serviços de utilidade pública

dmdScheme v1.0.0: fornece uma estrutura para o desenvolvimento de metadados específicos do domínio. Há uma introdução e vinhetas sobre a criação de um novo esquema e requisitos mínimos.

gridtext v0.1.0: fornece suporte para renderização de texto formatado usando grid gráficos. Veja aqui exemplos.

netstat v0.1.1: implementa uma interface com o utilitário de linha de comandos netstat para recuperar e analisar estatísticas de rede das portas TCP (Transmission Control Protocol). Vejo Manual do Administrador do Sistema Linuxe o site da Microsoft para obter informações básicas.

progressr v0.4.0: fornece uma API unificadora e mínima para scripts e pacotes para relatar atualizações de progresso, inclusive ao usar o processamento paralelo. A vinheta oferece uma introdução.

PROJ v0.1.0: implementa um invólucro em torno do software genérico de transformação de coordenadas, PROJ que transforma coordenadas geoespaciais de um sistema de referência de coordenadas para outro, além de projeções cartográficas e transformações geodésicas. Veja a vinheta.

round v0.12-1: fornece funções para explorar as diferenças entre as versões atuais e futuras do R básico round() , juntamente com algumas funções de lib matemática C99 parcialmente relacionadas que não estão na base R. Consulte a vinheta para obter detalhes.

warp v0.1.0: implementa ferramentas para agrupar datas por vários períodos, incluindo: anual, mensal, por segundo, por semana do mês e muito mais. Veja a vinheta para exemplos.

Visualização

apyramid v0.1.0: fornece um método rápido para visualizar dados não agregados da lista de linhas ou do censo agregado estratificados por idade e uma ou duas variáveis ​​categóricas (por exemplo, sexo e status de saúde) com qualquer número de valores. Este pacote faz parte do projeto R4Epis. Veja a vinheta para exemplos.

mlr3viz v0.1.1: fornece visualizações para mlr3 objetos, incluindo gráficos de barras, gráficos de caixas, histogramas, curvas ROC e curvas de Precision-Recall. O README oferece alguns exemplos.



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