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Combina arrays multidimensionales en un solo array. Es una generalización de ‘cbind’ y ‘rbind’. Funciona con vectores, matrices y matrices de mayor dimensión. También proporciona las funciones ‘adrop’, ‘asub’, y ‘afill’ para manipular, extraer y reemplazar datos en arrays. / LGPL (>= 2)
Se proporcionan dos métodos no paramétricos para la selección de transformadas de regresión múltiple. El primero, Alternative Conditional Expectations (ACE), es un algoritmo para encontrar el punto fijo de máxima correlación, es decir, encuentra un conjunto de variables de respuesta transformadas que maximiza R^2 utilizando funciones de suavizado [véase Breiman, L., y J.H. Friedman. 1985. Estimating Optimal Transformations for Multiple Regression and Correlation. Journal of the American Statistical Association. 80:580-598. <doi:10.1080/01621459.1985.10478157>]. También se incluye el método de Estabilización de la Varianza de la Aditividad (AVAS) que funciona mejor que el ACE cuando la correlación es baja [véase Tibshirani, R.. 1986. Estimating Transformations for Regression via Additivity and Variance Stabilization. Journal of the American Statistical Association. 83:394-405. <doi:10.1080/01621459.1988.10478610>]. Una buena introducción a estos dos métodos se encuentra en el capítulo 16 de Regression Modeling Strategies de Frank Harrel en la Springer Series in Statistics. / Archivo MIT LICENCIA

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