会计学

debkeepr v0.1.1：提供用于分析历史、非十进制货币和价值系统的工具，这些货币和价值系统在复式簿记的上下文中使用三方或四方系统，如英镑和先令。请参阅入门指南 Richard Dafforne's Journal 和 Ledger and Transactions in Richard Dafforne's Journal。

计算方法

ABM v0.3：实现高性能、灵活且可扩展的框架，以开发基于连续时间代理的模型，能够模拟数百万个代理，其中状态转换可能是自发的或由代理交互引起的。有关多个示例，请参阅自述文件，包括模拟基于代理的 SEIR 模型和在 SIR 模型上模拟接触者追踪。

rvMF v0.0.7：提供用于生成伪随机向量的函数，这些向量遵循球面上的任意冯·米塞斯-费舍尔分布，包括生成随机变量的函数，计算冯·米塞斯-费舍尔随机向量与其平均方向之间内积分布的密度。看这里的例子。

数据

FertNet v0.1.1：提供处理来自社交网络和生育率调查的数据的工具，包括纠正受访者错误和将网络数据转换为网络对象以促进分析和可视化的功能。请参阅自述文件以开始使用。

oldbailey v1.0.0：提供从Old Bailey Online API获取试用数据的函数。数据包括第一人称演讲者、被告、受害者的姓名、他们记录的性别、判决、惩罚、犯罪地点和日期。看这里的例子。

webtrackR v0.0.1：实现数据结构和方法来处理网络跟踪数据，包括数据预处理步骤、构建受众网络的方法（如 Mangold & Scharkow （2020） 中所述）以及 Mangold & Scharkow （2022） 中描述的新闻受众极化指标。查看此处以开始使用。

生态学

GIFT v1.0.0：提供从全球植物群和性状清单数据库中检索区域植物清单、物种性状和分布以及环境数据的功能，并可视化可用植物区系的地图。有一个介绍性教程、一个高级教程和一个关于查询的小插曲。

rTLsDeep v0.0.5：使用地面激光扫描和深度学习在单个树木级别对飓风后的破坏严重程度进行分类。有关详细信息，请参阅 Klauberg 等人 （2023） 并在此处查看示例。

金融

HSRFA v0.1.1：通过考虑Huber损耗实现两种算法来进行鲁棒因子分析：一种基于最小化特质误差L2范数的Huber损失，另一种基于最小化单元级Huber损耗。有关背景，请参阅He等人（2023），有关PCA代码，请参阅Hai等人（2003）和Chen等人（2022）以获取分位数因子分析方法。

PCRA v1.0：提供一系列函数和几个真实世界的数据集，支持教授关于投资组合构建和风险分析的定量金融MS级课程。请参阅小插图：PCRA中的CRSP股票和SPGMI因素简介。

基因组学

GESciLiVis v1.1.0：提供工具，根据基因列表和用户定义的一组关键字可视化每个基因的发表活性，以像在PubMed中一样执行NCBI数据库搜索。请参阅小插图。

ggpicrust2 v1.6.0：提供工具和可视化具有预定义绘图和函数的PICRUSt2输出，包括用于创建出版物级绘图的一键式选项。有关更多详细信息，请参阅Yang等人 （2023） 。查看此处的示例。

gsdensity v0.1.2：实现一种计算工具，用于以途径为中心的单细胞数据分析，包括scRNA-seq数据和空间基因组学数据。给定一个基因集和一个逐个基因基质，问一个问题：这个基因集是否以某种方式被细胞亚群所富集？有关示例，请参阅自述文件。

metaGE v1.0.0：提供用于进行全基因组关联研究的工具，以研究基因型x环境相互作用，包括从不同文件中收集GWAS数据结果，推断环境间相关矩阵，执行定量性状位点检测的全局测试程序以及执行对比度或meta回归测试的功能。有关详细信息，请参阅 De Walsche 等人 （2023） 。

机器学习

FACT v0.1.0：为特征归因实现与算法无关的框架，同时保持数据的完整性并促进理解将实例分配给集群的算法的映射过程。请参阅自述文件以开始使用。

lpda v1.0.1：实现 Nueda 等人 （2022） 描述的线性规划分类方法，该方法在变量分布未知或变量数量远大于观测值数量时是有利的。请参阅小插图。

UBayFS v1.0：实现了Jenul等人（2022）提出的用于集成特征选择的用户指导贝叶斯框架。请参阅简介和有关阻止功能选择的小插图。

数学

qfratio v1.0.1：提供函数，使用由 Bao 和 Kan （2013） 和 Hillier 等人 （2014） 开发的递归算法评估正态变量中比率矩和二次形式的乘积。有关示例，请参阅自述文件。

药

gsDesign2 v1.0.7：提供在非比例风险假设下启用固定或分组顺序设计的工具，这些假设支持灵活的注册、事件发生时间和辍学时间假设。设计方法包括平均风险比、Yung and Liu （2019） 中的加权对数秩检验以及 MaxCombo 检验。请参阅小插图以开始使用。

NCC v1.0：提供模拟和分析具有非并发控件的平台试验的功能。背景信息见博菲尔·罗伊格等人 （2022）、萨维尔等人 （2022） 和施密德利等人 （2014） 的背景。有一个简短的介绍，并有关于模拟二进制数据、连续数据和如何运行模拟研究的小插曲。

制药

药物暴露诊断 v0.4.1：为观察性医疗结果伙伴关系 （OMOP） 通用数据模型中的药物暴露记录提供特定于成分的诊断。请参阅检查小插图的简介和摘要。

列表 v0.1.1：提供创建和显示临床试验列表的功能。请参阅入门指南。

科学

LCMSQA v1.0.0：提供使用交互式检查液相色谱/质谱（LC/MS）实验质量的功能闪亮应用。测试包括总离子电流色谱图、基峰色谱图、质谱图和提取离子色谱图。请参阅简介。

统计学

LMW v0.0.1：提供用于计算线性回归模型的隐含权重以估计平均因果效应的函数，并提供基于这些权重的诊断。参见 Chattopadhyay 和 Zubizarreta （2022） 中，几个回归估计器表示为加权估计器，与逆概率加权有关。查看此处的示例。

ptable v1.0.0：实施单元密钥统计披露控制扰动技术以保护机密信息。有关技术细节，请参阅Giessing（2016）和示例小插图。

snha v0.1.3：实现圣尼古拉斯之家分析，以探索相互作用的变量并创建相关网络。请参阅小插图。

Satdad v1.1：实现理论和非参数工具，以分析基于样本或理论模型中的尾部依赖性。目标是生成任何维度的多变量极值模型。请参阅广泛的小插图。

SR v0.1.0：实现基于 Gamma 检验的平滑回归方法，用于测量多元关系中的平滑度、查找精度数据中的因果关系、查找时间序列中的滞后和嵌入以及训练神经网络。详见Evans & Jones （2002）和Jones （2004）和小插曲。

WQSPT v1.0.1：为加权分位数和 （WQS） 回归实施排列测试方法，用于评估复杂暴露混合物对结果的影响。参见 Carrico 等人 （2015） 和 Day 等人 （2022） 的理论和小插图的例子。

时间序列

coconots v1.1.1：提供用于拟合、验证和预测低计数的实用卷积闭合时间序列模型的工具。这些模型在Jung and Tremayne（2011）中描述，模型评估工具在Czado et al. （2009），Gneiting and Raftery （2007）和Tsay （1992）中介绍。有关示例，请参阅自述文件。

sparseDFM v1.0：为动态因子模型（DFM）实现各种估计方法，包括PCA，参见Stock和Watson （2002）和EM，参见Banbura和Modugno （2014）和DFMs Mosley et al. （2023）。有关于临近预报英国商品贸易和通货膨胀的小插曲。

公用事业

askgpt v0.0.2：实现与 OpenAI API 的连接

cellKey v1.0.1：通过计算统计表中各个单元格的单元格键来实现一种保护统计数据的方法。该方法背后的理论在Thompson，Broadfoot and Elazar （2013）和Giessing和Tent （2019）中有所描述。

occupationMeasurement v0.2.0：实现一个接口，用于在面试期间执行交互式职业编码，如 Peycheva 等人 （2021） 和 Schierholz 等人 （2018） 中所述。有几个小插曲，包括入门指南、使用 API 和自定义调查问卷。

pracpac v0.1.0：提供简化创建的docker功能

RmdConcord v0.1.6：支持索引

symbol.equation.gpt v1.1.1：提供一个接口，用于添加符号、笑脸、箭头和构建数学方程式

tinysnapshot v0.0.3：绘图以及控制台输出

可视化

PlotBivInvGaus v0.1.0：提供为非负随机变量创建二元逆高斯分布等值线图的函数。请参阅小插图。

textBoxplacement v1.0：提供用于计算文本框的非重叠布局以标记多个叠加曲线的函数。请参阅小插图。

注：

本文翻译整理 March 2023: “Top 40” New CRAN Packages | R-bloggers 文章，欢迎大家阅读，指正。