simglm

simglm : simulação arrumada e análises de energia

Instalação do pacote

Este pacote pode ser instalado diretamente através de Cran:

install.packages( " simglm " )

A versão de desenvolvimento do pacote pode ser instalada usando o pacote DevTools.

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

Introdução ao pacote SIMGLM

A melhor maneira de ser orientada com o pacote simglm é através da vinheta do pacote. Existem duas maneiras de chegar às vinhetas (ambas abrirão um navegador para visualizar a vinheta). Abaixo está um exemplo carregando a vinheta "Intro" diretamente:

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

Nota: Se você instalar a versão de desenvolvimento do pacote, pode ser necessário dizer a R para construir as vinhetas ao instalar o pacote simglm fazendo o seguinte:

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

Características

Um conjunto flexível de funções para simular dados aninhados.
Atualmente suporta os seguintes recursos:

• Simulação de dados longitudinais
• Três níveis de ninho
• Especificação da distribuição de componentes aleatórios (efeitos aleatórios e erro aleatório)
• Especificação da correlação serial
• Especificação do número de variáveis
  • Capacidade de adicionar covariáveis que variam no tempo
  • Especifique a média e a variação das variáveis covariáveis fixas
  • Especifique aspectos de piso ou teto de atributos contínuos
  • Simulação de variável fator
  • Simulação variável ordinal
• Geração de distribuições normais de mistura
• Simulação de dados seccionais transversal
• Simulação de nível único
• Poder por simulação
  • Os parâmetros variam para um design de simulação fatorial.
  • Pode variar o modelo ajustado aos dados para errar diretamente.
• Simulação de dados ausentes
• Inclua outras distribuições para simulação covariável.
• Variáveis contínuas, logísticas (dicotômicas), Poisson (contagem), ordinal (escala de classificação).
• Simulação e poder de classificação cruzada

Bugs/solicitações de recursos

Bugs e solicitações de recursos são bem -vindos. Por favor, rastreie estes no github aqui: https://github.com/lebebr01/simglm/issues. Também estou aberto para obter solicitações.

Aproveitar!