DAMisc-package | 戴夫·阿姆斯特朗的杂项功能 | ||
aclp | btscs函数的示例数据 | ||
alsos | 交替最小二乘最优缩放 | ||
alsosDV | 交替最小二乘最优缩放 | ||
as.crit | 用自动平滑参数选择拟合局部多项式回归 | ||
aveEffPlot | 广义线性模型的平均效应图 | ||
balsos | 贝叶斯交替最小二乘最优标度 | ||
BGMtest | 检验了five Berry、Golder和Milton(2012)的互动假设 | ||
binfit | 二元变量模型的标量拟合测度 | ||
binVar | Bin变量 | ||
boot.alsos | ALSOS算法的自举函数 | ||
btscs | 为二进制变量生成拼写 | ||
cat2Table | 2-范畴相互作用的拟合值和CI | ||
changeSig | 交互作用中的统计显著区域 | ||
combTest | 多项式Logistic回归模型中组合类别的检验。 | ||
concordant | 分类关联统计 | ||
crSpanTest | 分量+残差图线性范围参数的检验 | ||
crTest | 成分+残差图的线性试验 | ||
cv.lo2 | 交叉验证黄土曲线 | ||
DAintfun | 双向作用的曲面图 | ||
DAintfun2 | 线性模型中交互作用的条件效应图 | ||
DAintfun3 | 线性模型中交互作用的条件效应图 | ||
DAMisc | 戴夫·阿姆斯特朗的杂项功能 | ||
describe_data | 交互式变量列表 | ||
discordant | 分类关联统计 | ||
effect_logistf | Firth Logit的情节效果 | ||
france | factorplot函数的示例数据 | ||
ggpie | 带ggplot2的饼图 | ||
glmChange | 广义线性模型的最大初差 | ||
glmChange2 | 广义线性模型的最大初差 | ||
impCoef | 绘图变量重要性。 | ||
inspect | 检查数据帧中的变量 | ||
inspect.data.frame | 检查数据帧中的变量 | ||
inspect.tbl_df | 检查数据帧中的变量 | ||
intEff | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
InteractionEx | DAintfun的示例数据 | ||
intQualQuant | 线性模型中因子-数值相互作用的预测 | ||
lambda | 分类关联统计 | ||
loess.as | 用自动平滑参数选择拟合局部多项式回归 | ||
loessDeriv | 黄土曲线导数的估计。 | ||
logit_cc | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
logit_cd | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
logit_dd | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
makeHypSurv | 对调查数据进行假设性预测 | ||
make_assoc_stats | 分类关联统计 | ||
mnlAveEffPlot | 多项式Logistic回归的平均效应图 | ||
mnlChange | 多项式Logistic回归模型的最大初差 | ||
mnlChange2 | 多项式Logistic回归模型的平均效应 | ||
mnlfit | 多项式Logistic回归的拟合统计量与规格检验 | ||
mnlSig | 打印具有统计意义的MNL系数 | ||
NKnots | 样条节点数的AIC和BIC选择 | ||
NKnotsTest | 函数形式假设的B样条检验 | ||
oc2plot | 序数DV模型的图首差 | ||
opt.span | 用自动平滑参数选择拟合局部多项式回归 | ||
ord.gamma | 分类关联统计 | ||
ord.somers.d | 分类关联统计 | ||
ordAveEffPlot | 比例优势Logistic回归中变量的图平均效应 | ||
ordChange | 比例优势Logistic回归模型的最大初差 | ||
ordChange2 | 比例优势Logistic回归模型的平均效应 | ||
ordfit | 比例优势Logistic回归模型的拟合统计量 | ||
outEff | 剔除异常值的图效应 | ||
outXT | 创建由CrossTable生成的对象的LaTeX或CSV版本 | ||
panel.2cat | 带帽条置信区间的格面函数 | ||
panel.ci | 置信区间的格面函数 | ||
panel.doublerug | 双地毯图的格面函数 | ||
panel.transci | 半透明置信区间的格面函数 | ||
pgumbel | 甘贝尔分布的PDF | ||
phi | 分类关联统计 | ||
plot.alsos | ALSOS对象的绘制方法 | ||
plot.balsos | 绘制BALSOS的结果 | ||
plot.loess | 绘制黄土曲线。 | ||
plot.secdiff | 二次差分物体的标绘方法 | ||
poisfit | Poisson-GLMs模型的标量拟合测度 | ||
poisGOF | 泊松模型的偏差和卡方拟合优度检验 | ||
powerTrans | 功率变换函数 | ||
pre | 误差的比例和预期比例减少 | ||
prepanel.ci | 置信区间的格prepanel函数 | ||
print.diffci | 打印预测概率及其差异的置信区间 | ||
print.glmc2 | glmChange对象的打印方法 | ||
print.iqq | intQualQuant对象的打印方法。 | ||
print.mnlfit | 多项式Logistic回归的拟合统计量与规格检验 | ||
print.ordChange | 更改对象的打印方法 | ||
print.ordfit | 比例优势Logistic回归模型的拟合统计量 | ||
print.pre | pre类对象的Print方法 | ||
print.xt | 加权或非加权数据交叉表 | ||
probci | 预测概率的置信区间及其差异 | ||
probgroup | 群体Plog概率 | ||
probgroup.multinom | 群体Plog概率 | ||
probgroup.polr | 群体Plog概率 | ||
probit_cc | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
probit_cd | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
probit_dd | Logit和Probit模型中估计交互作用效应的函数 | ||
pwCorrMat | 成对相关矩阵 | ||
scaleDataFrame | 标准化数据框架中的定量变量 | ||
searchVarLabels | 搜索变量标签属性 | ||
searchVarLabels.data.frame | 搜索变量标签属性 | ||
searchVarLabels.tbl_df | 搜索变量标签属性 | ||
secondDiff | 计算交叉导数及其可变性 | ||
sig.cor | 成对相关矩阵 | ||
simPredpolr | 计算比例优势逻辑回归的预测 | ||
simrho | 分类关联统计 | ||
simtab | 分类关联统计 | ||
simtable | 分类关联统计 | ||
summary.balsos | 贝叶斯算法的求和方法 | ||
summary.secdiff | 第二个差异对象的摘要 | ||
sumStats | 汇总统计 | ||
sumStats.data.frame | 汇总统计 | ||
sumStats.survey.design | 汇总统计 | ||
tau.b | 分类关联统计 | ||
test.balsos | 测试测量水平假设。 | ||
testGAMint | 线性相互作用的模拟F检验 | ||
testLoess | 黄土与LM的显著性检验 | ||
testNL | 非线性模型中的检验变换和多项式 | ||
testNL.glm | 非线性模型中的检验变换和多项式 | ||
testNL.lm | 非线性模型中的检验变换和多项式 | ||
tscslag | 滞后时间序列的横截面变量 | ||
tTest | t检验函数 | ||
V | 分类关联统计 | ||
xt | 加权或非加权数据交叉表 | ||
xt.data.frame | 加权或非加权数据交叉表 | ||
xt.survey.design | 加权或非加权数据交叉表 | ||
yeo.johnson | 杨强森转型 | ||
yj_trans | 优化Yeo-Johnson变换 | ||
ziChange | 零膨胀模型的最大初差 |