JMbayes：贝叶斯方法下纵向和生存数据的联合模型 描述 该存储库包含R包JMbayes的源文件。 该软件包适用于使用MCMC的贝叶斯方法下的纵向数据和事件时间数据的联合模型。 这些模型主要适用于两种设置。 首先，当重点放在生存结果上时，我们希望说明误差测量的内源性（又称内部）时间相关协变量的影响。 其次，当重点放在纵向结果上时，我们希望纠正非随机辍学现象。 该软件包包含两个主要的联合模型拟合函数， jointModelBayes()和mvJointModelBayes() ，它们的语法相似，但功能不同。 基本功能jointModelBayes() 它可以拟合单个纵向结果和事件发生时间结果的联合模型。 用户可以使用参数densLong （默认值为正常pdf）为纵向响应指定自己的密度函数。 除其他外，这允许对具有分类和左删截纵向响应的联合模型以及具有Student-t误差项的鲁棒联合

纵向数据与生存数据的联合模型—基于机器学习方法.pdf

aic规范的matlab代码ICtoolbox 用于模型订单识别的工具箱 ICtoolbox版权所有（C）2014 Nicholas Roseveare程序绝对不提供担保；请联系我们。 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。这是一个免费软件，欢迎您在某些情况下重新分发该文件。 请参阅许可文件以了解条件 =================================== 由于此matlab代码是免费提供的，因此我们仅要求您借用或修改此代码中的任何代码，请参阅以下原始文章： 使用NCA.Roseveare和PJ Schreier进行的PCA预处理使用CCA分析两个数据集之间的相关性的模型顺序选择 =================================== 对于开箱即用的功能 模拟两通道数据，使用：“ mcInfoCriterionTest.m”，并在“ loadParamsScenTest.m”中创建具有ID号的可重用方案 收集的数据（真实或复杂属性），使用：'infoCriterion.m'-这是上述模拟数据生成器调用的主要信息条件函数 有关如何使用这些功能的更多信息，

英语语音识别项目试验，仅供学习