Bfrm Modélisation de régression des facteurs bayésiens
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Bfrm Classement & Résumé

Bfrm Mots clés

Analyse Analyser l'analyse des données Découverte

Bfrm La description

BFRM a été spécialement créé pour être une mise en uvre complète de modèles statistiques rares. Il a été construit pour une analyse de données à haute dimension, la découverte de la structure et la prévision. Le cadre de modélisation des facteurs latents clairsemés couplés à la régression clairsemé et à l'ANOVA pour les données multivariées est pertinent dans de nombreux problèmes exploratoires et prédictifs avec des observations multivariées très dimensionnelles. Analyse bayésienne utilise des modèles induisants de la cérémonie et des méthodes de calcul capables d'explorer et d'adapter efficacement des modèles à grande échelle, permettent désormais à ces approches à utiliser dans des problèmes de plus en plus complexes et supérieurs. Les méthodes statistiques et l'analyse informatique représentée dans BFRM sont génériques et s'appliqueront dans de nombreux domaines d'application. Certaines applications récentes incluent des études en matière de financement et d'économétrie et d'autres domaines. Un objectif majeur pour les applications est dans des études biologiques utilisant des données d'expression génique associées à des résultats (phénotypes) à prédire sur la base de schémas sous-jacents à l'expression de gènes, et en particulier à l'analyse de la voie biologique et à l'évaluation de la structure de sous-pathway.

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