crs-package | 具有连续和分类预测因子的非参数回归样条 | ||
clsd | 分类对数样条密度 | ||
cps71 | 加拿大高中毕业生收入 | ||
crs | 分类回归样条 | ||
crs.default | 分类回归样条 | ||
crs.formula | 分类回归样条 | ||
crsiv | 非参数工具回归 | ||
crsivderiv | 非参数工具导数 | ||
crssigtest | 混合数据类型的回归样条显著性检验 | ||
Engel95 | 1995年英国家庭支出调查 | ||
frscv | 分类因子回归样条交叉验证 | ||
frscvNOMAD | 分类因子回归样条交叉验证 | ||
glp.model.matrix | 构造广义多项式光滑的效用函数 | ||
gsl.bs | GSL(GNU科学图书馆)B样条/B样条导数 | ||
gsl.bs.default | GSL(GNU科学图书馆)B样条/B样条导数 | ||
gsl.bs.predict | GSL(GNU科学图书馆)B样条/B样条导数 | ||
krscv | 分类核回归样条交叉验证 | ||
krscvNOMAD | 分类核回归样条交叉验证 | ||
npglpreg | 广义局部多项式回归 | ||
npglpreg.default | 广义局部多项式回归 | ||
npglpreg.formula | 广义局部多项式回归 | ||
snomadr | NOMAD的R接口 | ||
tensor.prod.model.matrix | 构造张量积光滑的效用函数 | ||
uniquecombs | 在矩阵中查找唯一的行 | ||
wage1 | 工资横截面数据 |