gamboostLSS：GAMLSS框架下的模型建立与变量选择的R包
摘要：广义可加模型（GAMLSS）用于定位、尺度和形状是一种灵活的回归模型类，允许同时建模分布函数的多个参数，如均值和标准差。使用R包gamboostLSS，我们提供了一种提升方法来适配这些模型。变量选择和模型选择在这个正则化回归框架中自然可用。为了介绍和说明R包gamboostLSS及其基础设施，我们使用了一个关于印度发育迟缓的数据集。除了模型本身的规范和应用外，我们还提供了各种便捷函数，包括调整参数选择、预测和结果可视化的方法。gamboostLSS软件包可从CRAN（http://cran.r-project.org/package=gamboostLSS）获取。
作者：Benjamin Hofner, Andreas Mayr, Matthias Schmid
论文ID：1407.1774
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2014-07-08