PoisNor: An R package for generation of multivariate data with Poisson and normal marginals
PoisNor: An R package for generation of multivariate data with Poisson and normal marginals
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PoisNor：用于生成具有泊松和正态边际的多元数据的 R 包
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. Demirtas
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Anup K Amatya;H. Demirtas
本文介绍了R软件包PoisNor的操作细节，该软件包是为模拟具有计数和连续变量的具有预定相关矩阵的多元数据而设计的，并给出了一些重要函数的例子。数据生成机制结合了“NORMAL TO ANYTHING”原则和最近建立的泊松相关性与正态相关性之间的联系。该软件包提供了一个独特的和有用的工具，一直缺乏生成多变量混合数据的泊松和正常的成分。
ABSTRACT In this article, the operational details of the R package PoisNor that is designed for simulating multivariate data with count and continuous variables with a prespecified correlation matrix are described, and examples of some important functions are given. The data-generation mechanism is a combination of the “NORmal To Anything” principle and a recently established connection between Poisson and normal correlations. The package provides a unique and useful tool that has been lacking for generating multivariate mixed data with Poisson and normal components.
DOI：
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发表时间：
2015-10
期刊：
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影响因子：
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作者：
Douglas M. Bates;M. Maechler;Ben Bolker;Steven C. Walker
通讯作者：
Douglas M. Bates;M. Maechler;Ben Bolker;Steven C. Walker