 | BFRM.Modellazione di regressione del fattore Bayesian |
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BFRM. Classifica e riepilogo
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BFRM. Tag
BFRM. Descrizione
BFRM è stato creato appositamente per essere un'implementazione completa dei modelli statistici sparsi. È stato costruito per l'analisi dei dati alimentari, la scoperta della struttura e la previsione. Il quadro della modellazione del fattore latente sparso accoppiato con la regressione sparsa e ANOVA per i dati multivariati è rilevante in molti problemi esplorativi e predittivi con osservazioni multivariate molto elevate. Analisi bayesiane che utilizzano modelli che inducono lo sparsismo e metodi computazionali in grado di esplorare e adattare in modo efficiente i modelli su larga scala, ora consentono di utilizzare questi approcci in problemi sempre più complessi e dimensionali. I metodi statistici e l'analisi computazionale rappresentavano in BFRM sono generici e si applicheranno in molte aree di applicazione. Alcune domande recenti includono studi in finanza ed econometria e altre aree. Un importante focus per le applicazioni è in studi biologici utilizzando i dati di espressione genica accoppiati con risultati (fenotipi) da prevedere a base di modelli sottostanti espressione genica, e soprattutto per l'analisi del percorso biologico e la valutazione della struttura del subkayway.
BFRM. Software correlato
