R语言bayestestR包说明文档（版本 0.7.5）

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area_under_curve 曲线下面积（AUC）
as.data.frame.density 强制到数据帧
as.matrix.bayesfactor_models filename_points_covered_by_landmarks的方法
as.numeric.map_estimate 转换为数字
as.numeric.mhdior 转换为数字
as.numeric.p_direction 转换为数字
as.numeric.p_map 转换为数字
as.numeric.p_significance 转换为数字
auc 曲线下面积（AUC）
bayesfactor 贝叶斯因子（BF）
bayesfactor_inclusion 贝叶斯模型中预测因子检验的包含Bayes因子
bayesfactor_models 用于模型比较的Bayes因子（BF）
bayesfactor_parameters 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_parameters.brmsfit 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_parameters.data.frame 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_parameters.emmGrid 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_parameters.numeric 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_parameters.stanreg 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_pointull 单参数贝叶斯因子
bayesfactor_restricted 序约束模型的Bayes因子
bayesfactor_restricted.brmsfit 序约束模型的Bayes因子
bayesfactor_restricted.emmGrid 序约束模型的Bayes因子
bayesfactor_restricted.stanreg 序约束模型的Bayes因子
bayesfactor_rope 单参数贝叶斯因子
bayesian_as_frequentist 将贝叶斯模型转换（改装）为frequentist
bf_inclusion 贝叶斯模型中预测因子检验的包含Bayes因子
bf_models 用于模型比较的Bayes因子（BF）
bf_parameters 单参数贝叶斯因子
bf_pointull 单参数贝叶斯因子
bf_restricted 序约束模型的Bayes因子
bf_rope 单参数贝叶斯因子
check_prior 检查Prior是否有用
ci 置信/可信/相容区间（CI）
ci.BFBayesFactor 置信/可信/相容区间（CI）
ci.brmsfit 置信/可信/相容区间（CI）
ci.data.frame 置信/可信/相容区间（CI）
ci.MCMCglmm 置信/可信/相容区间（CI）
ci.numeric 置信/可信/相容区间（CI）
ci.sim 置信/可信/相容区间（CI）
ci.sim.merMod 置信/可信/相容区间（CI）
ci.stanreg 置信/可信/相容区间（CI）
contr.bayes 贝叶斯估计的正交对比矩阵
convert_bayesian_as_frequentist 将贝叶斯模型转换（改装）为frequentist
convert_pd_to_p 方向概率（pd）和p值之间的转换。
convert_p_to_pd 方向概率（pd）和p值之间的转换。
density_at 给定值下的密度概率
describe_posterior 描述后验分布
describe_posterior.BFBayesFactor 描述后验分布
describe_posterior.brmsfit 描述后验分布
describe_posterior.MCMCglmm 描述后验分布
describe_posterior.numeric 描述后验分布
describe_posterior.stanmvreg 描述后验分布
describe_posterior.stanreg 描述后验分布
describe_prior 描述前科
diagnostic_posterior 后验抽样诊断
diagnostic_posterior.brmsfit 后验抽样诊断
diagnostic_posterior.stanmvreg 后验抽样诊断
diagnostic_posterior.stanreg 后验抽样诊断
distribution 经验分布
distribution_beta 经验分布
distribution_binom 经验分布
distribution_binomial 经验分布
distribution_cauchy 经验分布
distribution_chisq 经验分布
distribution_chisquared 经验分布
distribution_custom 经验分布
distribution_gamma 经验分布
distribution_gaussian 经验分布
distribution_mixture_normal 经验分布
distribution_nbinom 经验分布
distribution_normal 经验分布
distribution_poisson 经验分布
distribution_student 经验分布
distribution_student_t 经验分布
distribution_t 经验分布
distribution_tweedie 经验分布
distribution_uniform 经验分布
effective_sample 有效样本量
effective_sample.brmsfit 有效样本量
effective_sample.MCMCglmm 有效样本量
effective_sample.stanreg 有效样本量
equivalence_test 实际等效性测试
equivalence_test.BFBayesFactor 实际等效性测试
equivalence_test.brmsfit 实际等效性测试
equivalence_test.data.frame 实际等效性测试
equivalence_test.default 实际等效性测试
equivalence_test.emmGrid 实际等效性测试
equivalence_test.numeric 实际等效性测试
equivalence_test.stanreg 实际等效性测试
estimate_density 密度估计
estimate_density.data.frame 密度估计
eti 等尾间隔
eti.bayesQR 等尾间隔
eti.BFBayesFactor 等尾间隔
eti.brmsfit 等尾间隔
eti.data.frame 等尾间隔
eti.emmGrid 等尾间隔
eti.MCMCglmm 等尾间隔
eti.numeric 等尾间隔
eti.sim 等尾间隔
eti.sim.merMod 等尾间隔
eti.stanreg 等尾间隔
hdi 最高密度间隔（HDI）
hdi.bayesQR 最高密度间隔（HDI）
hdi.BFBayesFactor 最高密度间隔（HDI）
hdi.brmsfit 最高密度间隔（HDI）
hdi.data.frame 最高密度间隔（HDI）
hdi.emmGrid 最高密度间隔（HDI）
hdi.MCMCglmm 最高密度间隔（HDI）
hdi.numeric 最高密度间隔（HDI）
hdi.sim 最高密度间隔（HDI）
hdi.sim.merMod 最高密度间隔（HDI）
hdi.stanreg 最高密度间隔（HDI）
map_estimate 最大后验概率估计（MAP）
map_estimate.bayesQR 最大后验概率估计（MAP）
map_estimate.brmsfit 最大后验概率估计（MAP）
map_estimate.data.frame 最大后验概率估计（MAP）
map_estimate.emmGrid 最大后验概率估计（MAP）
map_estimate.numeric 最大后验概率估计（MAP）
map_estimate.stanreg 最大后验概率估计（MAP）
mcse 蒙特卡罗标准差
mcse.stanreg 蒙特卡罗标准差
mediation 贝叶斯多元反应中介模型综述
mediation.brmsfit 贝叶斯多元反应中介模型综述
mediation.stanmvreg 贝叶斯多元反应中介模型综述
mhdior 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
mhdior.BFBayesFactor 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
mhdior.brmsfit 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
mhdior.data.frame 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
mhdior.emmGrid 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
mhdior.numeric 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
mhdior.stanreg 绳内/绳外最大HDI水平（MHDIOR）
overlap 重叠系数
pd 方向概率（pd）
pd_to_p 方向概率（pd）和p值之间的转换。
point_estimate 后验分布的点估计
point_estimate.BFBayesFactor 后验分布的点估计
point_estimate.brmsfit 后验分布的点估计
point_estimate.stanreg 后验分布的点估计
p_direction 方向概率（pd）
p_direction.BFBayesFactor 方向概率（pd）
p_direction.brmsfit 方向概率（pd）
p_direction.data.frame 方向概率（pd）
p_direction.emmGrid 方向概率（pd）
p_direction.MCMCglmm 方向概率（pd）
p_direction.numeric 方向概率（pd）
p_direction.stanreg 方向概率（pd）
p_map 基于最大后验概率密度（MAP）的贝叶斯p值
p_map.brmsfit 基于最大后验概率密度（MAP）的贝叶斯p值
p_map.stanreg 基于最大后验概率密度（MAP）的贝叶斯p值
p_pointnull 基于最大后验概率密度（MAP）的贝叶斯p值
p_rope 不在绳子里的概率
p_rope.BFBayesFactor 不在绳子里的概率
p_rope.brmsfit 不在绳子里的概率
p_rope.data.frame 不在绳子里的概率
p_rope.default 不在绳子里的概率
p_rope.emmGrid 不在绳子里的概率
p_rope.MCMCglmm 不在绳子里的概率
p_rope.numeric 不在绳子里的概率
p_rope.stanreg 不在绳子里的概率
p_significance 实际意义（ps）
p_significance.brmsfit 实际意义（ps）
p_significance.emmGrid 实际意义（ps）
p_significance.numeric 实际意义（ps）
p_significance.stanreg 实际意义（ps）
p_to_pd 方向概率（pd）和p值之间的转换。
reshape_ci 在宽/长格式之间重塑CI
rnorm_perfect 经验分布
rope 实际等效区（ROPE）
rope.BFBayesFactor 实际等效区（ROPE）
rope.brmsfit 实际等效区（ROPE）
rope.data.frame 实际等效区（ROPE）
rope.default 实际等效区（ROPE）
rope.emmGrid 实际等效区（ROPE）
rope.MCMCglmm 实际等效区（ROPE）
rope.numeric 实际等效区（ROPE）
rope.stanreg 实际等效区（ROPE）
rope_range 查找默认等价（ROPE）区域边界
sensitivity_to_prior 对以前的敏感度
si 计算支撑间隔
si.brmsfit 计算支撑间隔
si.data.frame 计算支撑间隔
si.emmGrid 计算支撑间隔
si.numeric 计算支撑间隔
si.stanreg 计算支撑间隔
simulate_correlation 数据模拟
simulate_difference 数据模拟
simulate_prior 作为经验分布的模型的返回先验
simulate_ttest 数据模拟
update.bayesfactor_models filename_points_covered_by_landmarks的方法
weighted_posteriors 生成跨模型加权的后验分布
weighted_posteriors.BFBayesFactor 生成跨模型加权的后验分布
weighted_posteriors.brmsfit 生成跨模型加权的后验分布
weighted_posteriors.data.frame 生成跨模型加权的后验分布
weighted_posteriors.stanreg 生成跨模型加权的后验分布