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varbvs-package(varbvs)
varbvs-package()所属R语言包：varbvs

                                        Variational inference for Bayesian variable selection
                                         变分推理的贝叶斯变量选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The varbvs package implements the variational inference procedure for Bayesian variable selection, as described in the "Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" (Bayesian Analysis 7, March 2012, pages 73-108). This software has been used to implement Bayesian variable selection for large problems with over a
varbvs包中所描述的“可伸缩变贝叶斯推断变量选择回归，其精度在基因关联研究”（贝叶斯分析，2012年3月，贝叶斯变量选择，实现了变分推理过程73-108）。这个软件被用来实现贝叶斯变量选择大问题，在一个


Details

详细信息----------Details----------

The main functions that implement the variational inference for Bayesian variable selection are varbvsoptimize (for linear regression) and varbvsbinoptimize (for logistic regression). Function varsimbvs demonstrates how the variational approximation can be combined with importance sampling to compute the posterior distributions for coefficients and hyperparameters. Accompanying functions that might be useful to users include grid3d, create.snps and create.data.
主要功能实现了变分贝叶斯推断变量选择的是varbvsoptimize（线性回归）和varbvsbinoptimize（logistic回归）。演示了如何变分近似可以结合重要抽样计算后验分布系数的超函数varsimbvs。随行的用户有用的功能，包括grid3d，create.snps和create.data。

To see a full example of how the variational inference procedure can be used to compute posterior inclusion probabilities and posterior distributions of the hyperparameters in a linear regression setting, run demo(example1).
要查看一个完整的例子，如何变的推理过程可以用来计算后的包含概率和后验分布的超参数的线性回归设置，运行demo(example1)。

To see more details about the varbvs package, including the license and a list of available functions, use help(package="varbvs").
要查看更详细的varbvs包，包括许可证和可用功能的列表，使用help(package="varbvs")。


（作者）----------Author(s)----------


Peter Carbonetto <pcarbo@uchicago.edu>



参考文献----------References----------

variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies. Bayesian Analysis 7(1),
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