simglm

simglm : Tidy -Simulation und Leistungsanalysen

Paketinstallation

Dieses Paket kann direkt über Cran installiert werden:

install.packages( " simglm " )

Die Entwicklungsversion des Pakets kann mithilfe des Devtools -Pakets installiert werden.

library( devtools )
install_github( " lebebr01/simglm " )

Einführung in das SIMGLM -Paket

Der beste Weg, sich mit dem simglm -Paket zu orientieren, ist die Paketvignette. Es gibt zwei Möglichkeiten, zu den Vignetten zu gelangen (beide öffnen einen Browser, um die Vignette anzuzeigen). Im Folgenden finden Sie ein Beispiel, das die "Intro" -Vignette direkt lädt:

browseVignettes()
vignette( " Intro " , package = " simglm " )

Hinweis: Wenn Sie die Entwicklungsversion des Pakets installieren, müssen Sie R möglicherweise anweisen, die Vignetten beim Installieren des simglm -Pakets zu erstellen, indem Sie Folgendes erstellen:

install_github( " lebebr01/simglm " , build_vignettes = TRUE )

Merkmale

Eine flexible Funktion von Funktionen, um verschachtelte Daten zu simulieren.
Unterstützt derzeit die folgenden Funktionen:

• Längsendatensimulation
• Drei Ebenen des Nisten
• Spezifikation der Verteilung von Zufallskomponenten (Zufallseffekte und Zufallsfehler)
• Spezifikation der seriellen Korrelation
• Spezifikation der Anzahl der Variablen
  • Fähigkeit, zeitlich variierende Kovariaten hinzuzufügen
  • Geben Sie den Mittelwert und die Varianz fester Kovariatenvariablen an
  • Geben Sie Boden- oder Deckenaspekte von kontinuierlichen Attributen an
  • Faktorvariable Simulation
  • Ordinale variable Simulation
• Erzeugung von Mischungsnormalverteilungen
• Querschnittsdatensimulation
• Simulation der einstufigen Ebene
• Macht durch Simulation
  • Variieren Parameter für ein faktorielles Simulationsdesign.
  • Kann das Modell variieren, das an die Daten angepasst ist, um sie direkt zu falsch angepasst.
• Simulation fehlender Daten
• Fügen Sie andere Verteilungen für die Kovariate -Simulation ein.
• Kontinuierlich, logistisch (dichotom), Poisson (Count), Ordinal (Bewertungsskala) Ergebnisvariablen.
• Kreuzklassifizierte Simulation und Kraft

Fehler/Feature -Anfragen

Fehler und Feature -Anfragen werden begrüßt. Bitte verfolgen Sie diese auf Github hier: https://github.com/lebebr01/simglm/issues. Ich bin auch geöffnet, um Anfragen zu ziehen.

Genießen!