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Dépliant pop-up animation de fondu enchaîné


Lorsqu'une fenêtre contextuelle est ouverte avec Leaflet, une belle animation en fondu est jouée. Cependant, lorsque vous fermez la fenêtre contextuelle, elle disparaît brusquement. Est-ce que quelqu'un sait comment jouer une animation de fondu lors de la fermeture de la fenêtre contextuelle ?

J'utilise la fiche 0.7.3.


Une animation contextuelle en fondu est incluse pour la prochaine version 0.8.


Pilule contraceptive POP à progestatif seul

La pilule contraceptive uniquement progestative est couramment utilisée lorsque la pilule combinée ne convient pas. Il peut également être pris en toute sécurité si vous allaitez.

Pilule contraceptive à progestatif seul

Dans cet article

La pilule progestative seule (POP) est une méthode de contraception efficace si elle est utilisée correctement. Il est souvent utilisé si la pilule combinée (qui contient des œstrogènes ainsi qu'un progestatif) ne convient pas. Il peut également être pris en toute sécurité si vous allaitez.

En Amérique du Nord, on l'appelle la pilule progestative.


L'implant contraceptif doit être posé par une infirmière ou un médecin spécialement formé. Ce service peut être proposé dans votre cabinet de médecin généraliste local et, si c'est le cas, il vous expliquera probablement comment l'organiser sur son site Web. Alternativement, une clinique de contraception, de santé sexuelle ou de gynécologie communautaire le fera pour vous. Vous pouvez trouver des détails sur les services dans votre région au Royaume-Uni en ligne.

Au Royaume-Uni, l'implant contraceptif est gratuit.

Tous les services de contraception sont totalement confidentiels. Vous n'aurez pas besoin d'un examen interne, d'un examen des seins ou d'un frottis avant de pouvoir avoir un implant contraceptif. Dans certains cas, vous aurez peut-être besoin d'un test de grossesse pour être certain que vous n'êtes pas déjà enceinte.


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Dépliant pop up animation de fondu enchaîné - Systèmes d'Information Géographique

Titre: Exécution d'opérations pour les vecteurs
La description: calcule les fonctions en cours d'exécution avec une taille de fenêtre variable et des options de gestion manquantes. Le package apporte également une séquence d'exécution et d'exécution qui, ce qui s'étend au-delà de la gamme de fonctions déjà implémentées dans les packages R. Calcul sur fenêtres selon date également disponible.
Auteur: Dawid Kałędkowski [aut, cre]
Mainteneur: Dawid Kałędkowski [email protected]>

Différence entre les versions 0.2.3 du 27-10-2019 et 0.3.0 du 09-12-2019

Titre: Télécharger, compiler et lier la bibliothèque 'OpenBLAS' avec R
La description: Le paquet 'ropenblas' (<https://prdm0.github.io/ropenblas/>) est utile pour les utilisateurs de toute distribution 'GNU/Linux'. Il sera possible de télécharger, compiler et lier la bibliothèque 'OpenBLAS' (<https://www.openblas.net/>) avec le langage R, toujours par la même procédure, quelle que soit la distribution 'GNU/Linux' utilisée. Avec le package 'ropenblas', il est possible de télécharger, compiler et lier la dernière version de la bibliothèque 'OpenBLAS' même les dépôts de la distribution 'GNU/Linux' utilisés n'incluent pas les dernières versions d''OpenBLAS'. Si cela vous intéresse, des versions plus anciennes de la bibliothèque « OpenBLAS » peuvent être envisagées. Lier R à une version optimisée de « BLAS » (<http://www.netlib.org/blas/>) peut améliorer les performances de calcul du code R. La bibliothèque 'OpenBLAS' est une implémentation optimisée de 'BLAS' qui peut être facilement liée à R avec le package 'ropenblas'.
Auteur: Pedro Rafael D. Marinho [aut, cre]
Mainteneur: Pedro Rafael D. Marinho [email protected]>

Différence entre les versions de ropenblas 0.1.0 du 2019-12-02 et 0.2.0 du 2019-12-09

Titre: Modélisation du sujet du sentiment commun
La description: estime le modèle Joint Sentiment Topic et sa variété inversée, comme décrit par Lin et He, 2009 <DOI:10.1145/1645953.1646003> et Lin, He, Everson et Ruger (2012) <DOI:10.1109/TKDE.2011.48>.
Auteur: Max Boiten [cre, aut], Chenghua Lin [cph], Yulan He [cph]
Mainteneur: Max Boiten [email protected]>

Différence entre les versions rJST 1.0 du 14/11/2018 et 1.1 du 09/12/2019

Titre: Estimation et inférence statistiques restreintes pour les modèles linéaires
La description: permet de tester ou d'évaluer facilement les restrictions d'égalité et d'inégalité linéaires concernant les paramètres et les effets dans les modèles statistiques linéaires (généralisés).
Auteur: Leonard Vanbrabant [aut, cre], Yves Rosseel [ctb]
Mainteneur: Léonard Vanbrabant [email protected]>

Diff entre les versions restriktor 0.2-250 du 2019-12-02 et 0.2-500 du 2019-12-09

Titre: Environnements de projet
La description: Une boîte à outils de gestion des dépendances pour R. En utilisant 'renv', vous pouvez créer et gérer des bibliothèques R locales au projet, enregistrer l'état de ces bibliothèques dans un 'lockfile', et plus tard restaurer votre bibliothèque si nécessaire. Ensemble, ces outils peuvent aider à rendre vos projets plus isolés, portables et reproductibles.
Auteur: Kevin Ushey [aut, cre], RStudio [cph]
Mainteneur: Kevin Ushey [email protected]>

Différence entre les versions renv 0.9.1 du 09-12-2019 et 0.9.2 du 09-12-2019

Titre: Solveur pour les équations différentielles de retard
La description: Fonctions de résolution de systèmes d'équations différentielles à retard par interfaçage avec des routines numériques écrites par Simon N. Wood, incluant les contributions de Benjamin J. Cairns. Ces routines numériques sont apparues pour la première fois dans le programme 'solv95' de Simon Wood. Ce forfait comprend une vignette et un guide d'utilisation complet. 'PBSddesolve' est apparu à l'origine sur CRAN sous le nom 'ddesolve'. Cette version n'est plus prise en charge. Le nom actuel met l'accent sur une association étroite avec d'autres packages 'PBS', en particulier 'PBSmodelling'.
Auteur: Alex Couture-Beil [aut], Jon T. Schnute [aut], Rowan Haigh [aut, cre], Simon N. Wood [aut], Benjamin J. Cairns [aut], Nicholas Boers [ctb]
Mainteneur: Rowan Haigh [email protected]>

Différence entre les versions PBSddesolve 1.12.5 du 2019-12-06 et 1.12.6 du 2019-12-09

Titre: Modélisation de la désagrégation
La description: Convient aux modèles de régression de désagrégation à l'aide de 'TMB' ('Template Model Builder'). Lorsque les données de réponse sont agrégées au niveau du polygone mais que les variables prédictives sont à une résolution plus élevée, ces modèles peuvent être utiles. Modèles de régression avec champs aléatoires spatiaux. Une référence utile pour la modélisation de la désagrégation est Lucas et al. (2019) <doi:10.1101/548719>.
Auteur: Anita Nandi [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0002-5087-2494>), Tim Lucas [aut] (<https://orcid.org/0000-0003-4694-8107>), Rohan Arambepola [aut], André Python [aut] (<https://orcid.org/0000-0001-8094-7226>)
Mainteneur: Anita Nandi [email protected]>

Différence entre les versions de désagrégation 0.1.0 du 06-12-2019 et 0.1.1 du 09-12-2019

Titre: Client pour l'Open Citations Corpus
La description: Client pour l'Open Citations Corpus (<http://opencitations.net/>). Comprend un ensemble de fonctions pour obtenir un type d'identifiant à partir d'un autre, ainsi que des références et des citations pour un identifiant donné.
Auteur: Scott Chamberlain [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0003-1444-9135>)
Mainteneur: Scott Chamberlain [email protected]>

Différence entre les versions citecorp 0.2.0 du 2019-11-07 et 0.2.2 du 2019-12-09

Titre: Manipulation du pointeur externe
La description: Il existe une prise en charge native limitée des pointeurs externes dans l'interface R. Ce paquet fournit des outils de base pour vérifier, créer et modifier des objets 'externalptr'.
Auteur: Randy Lai [aut, cre]
Mainteneur: Randy Lai [email protected]>

Différence entre les versions xptr 1.1.1 du 13-01-2019 et 1.1.2 du 09-12-2019

Titre: Configuration de démarrage conviviale R
La description: Ajoute la prise en charge de la configuration de démarrage de R via les répertoires '.Renviron.d' et '.Rprofile.d' en plus des fichiers '.Renviron' et '.Rprofile'. Cela permet de séparer les variables d'environnement privées/secrètes des autres variables d'environnement. Il facilite également le partage de paramètres de démarrage spécifiques en copiant simplement un fichier dans un répertoire.
Auteur: Henrik Bengtsson [aut, cre, cph]
Mainteneur: Henrik Bengtsson [email protected]>

Différence entre les versions de démarrage 0.13.0 du 2019-10-27 et 0.14.0 du 2019-12-09

Titre: Tests adaptatifs informatisés pour la recherche par sondage
La description: Fournit des méthodes de tests adaptatifs informatisés pour les enquêteurs. Voir Montgomery et Rossiter (2019) <doi:10.1093/jssam/smz027>. Comprend des fonctionnalités pour l'ajustement des données avec les méthodes de réponse aux éléments classiques, y compris le modèle de trait latent, le modèle à trois paramètres de Birnbaum, la réponse graduée et le modèle de crédit partiel généralisé. De plus, comprend plusieurs routines d'estimation de paramètres de capacité et de sélection d'articles. Lors de la sélection des éléments, tous les calculs sont effectués en code C++ compilé.
Auteur: Jacob Montgomery [aut], Erin Rossiter [aut, cre]
Mainteneur: Erin Rossiter [email protected]>

Différence entre les versions de catSurv 1.1.3 du 2019-11-19 et 1.2.0 du 2019-12-09

Titre: Contrôle statistique de processus pour les surfaces texturées stochastiques
La description: Fournit des outils de contrôle de processus statistiques pour les surfaces texturées stochastiques. La version actuelle prend en charge les outils suivants : (1) modélisation générique de surfaces texturées stochastiques. (2) surveillance et diagnostic des défauts locaux dans les surfaces texturées stochastiques, proposé par Bui et Apley (2018a) <doi:10.1080/00401706.2017.1302362>. (3) suivi du changement global dans la nature des surfaces texturées stochastiques, qui a été proposé par Bui et Apley (2018b) <doi:10.1080/00224065.2018.1507559>. (4) calcul de la matrice de dissimilarité des images de surface texturées stochastiques, qui a été proposé par Bui et Apley (2019b) <doi:10.1016/j.csda.2019.01.019>.
Auteur: Anh Tuan Bui [aut, cre] et Daniel W. Apley [ths]
Mainteneur: Anh Bui [email protected]>

Différence entre les versions de spc4sts 0.5.1 du 2019-09-04 et 0.5.2 du 2019-12-09

Titre: filtres 'Lua' pour R Markdown
La description: Une collection de filtres 'Lua' qui étendent les fonctionnalités des modèles R Markdown (par exemple, compter les mots ou post-traiter les citations 'pandoc-citeproc').
Auteur: Frederik Aust [aut, cré] (<https://orcid.org/0000-0003-4900-788X>)
Mainteneur: Frederik Aust [email protected]>

Différence entre les versions 0.1.0 de rmdfiltr du 05-05-2019 et 0.1.1 du 09-12-2019

Titre: Générer des codes pour identifier de manière unique et robuste les individus pour les études de comportement animal
La description: Facilite la conception et la génération de codes de couleur (ou de symbole) optimaux qui peuvent être utilisés pour marquer et identifier des animaux individuels. Ces codes sont faits de telle sorte que les identifiants soient robustes à l'effacement partiel : même si des sections du code sont perdues, l'identité entière de l'animal peut être reconstruite. Ainsi, les sujets animaux ne sont pas confondus et aucune ambiguïté n'est introduite.
Auteur: Andrew Taylor Burchill [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0002-4197-6689>), Theodore P. Pavlic [ctb] (<https://orcid.org/0000-0002-7073-6932> )
Mainteneur: Andrew Taylor Burchill [email protected]>

Différence entre les versions rabi 1.0.0 du 24-01-2019 et 1.0.2 du 09-12-2019

Titre: Lissage de noyau généralisé multivarié et méthodes statistiques associées
La description: Construit, trace et évalue des distributions de probabilité (fonctions de masse/densité de probabilité, fonctions de distribution cumulative et fonctions quantiles) avec un lissage à noyau continu et, dans une moindre mesure, un lissage à noyau discret. Prend en charge les distributions univariées, multivariées et conditionnelles, y compris les distributions multivariées-conditionnelles. Prend également en charge d'autres distributions de probabilité (catégorielles, de fréquence et de type empirique) et des données pondérées, ce qui peut être utile en combinaison avec le regroupement flou. De plus, il existe des extensions pour le calcul des probabilités multivariées et des nombres aléatoires multivariés, ainsi que pour l'estimation des paramètres et des modes.
Auteur: Abby Spurdle
Mainteneur: Abby Spurdle [email protected]>

Différence entre les versions probhat 0.1.1 du 2019-03-05 et 0.2.0 du 2019-12-09

Titre: Envelopper les vecteurs dans le formatage Markdown
La description: Facilitez la transition entre les vecteurs R et le texte de démarque. Avec « gluedown » et « rmarkdown », les utilisateurs peuvent créer des vecteurs traditionnels dans R, coller ces chaînes avec la syntaxe de démarque et imprimer ces vecteurs formatés directement sur le document. Ce package utilise principalement GitHub Flavored Markdown (GFM), une émanation de la spécification CommonMark sans ambiguïté de John MacFarlane (2019) <https://spec.commonmark.org/>.
Auteur: Kiernan Nicholls [aut, cre]
Mainteneur: Kiernan Nicholls [email protected]>

Différence entre les versions collées 1.0.0 du 2019-11-28 et 1.0.1 du 2019-12-09

Titre: Analyse des frontières stochastiques
La description: Estimation du maximum de vraisemblance des fonctions de production et de coût à la frontière stochastique. Deux spécifications sont disponibles : la spécification des composantes d'erreur avec des efficacités variables dans le temps (Battese et Coelli, 1992, <doi:10.1007/BF00158774>) et une spécification de modèle dans laquelle les effets de l'entreprise sont directement influencés par un certain nombre de variables (Battese et Coelli, 1995 , <doi:10.1007/BF01205442>).
Auteur: Tim Coelli, Arne Henningsen
Mainteneur: Arne Henningsen [email protected]>

Différence entre les versions frontalières 1.1-2 du 17-03-2017 et 1.1-6 du 09-12-2019

Titre: Simulation d'événements discrets pour R
La description: Un package de simulation d'événements discrets (DES) orienté processus et basé sur une trajectoire pour R. Il est conçu comme un cadre générique mais puissant. L'architecture renferme un noyau de simulation robuste et rapide écrit en « C++ » avec des capacités de surveillance automatique. Il fournit une API R riche et flexible qui s'articule autour du concept de trajectoire, un chemin commun dans le modèle de simulation pour les entités du même type. La documentation sur 'simmer' est fournie par plusieurs vignettes incluses dans ce package, via l'article d'Ucar, Smeets & Azcorra (2019, <doi:10.18637/jss.v090.i02>), et l'article de Ucar, Hernández, Serrano & Azcorra ( 2018, <doi:10.1109/MCOM.2018.1700960>) voir 'citation("simmer")' pour plus de détails.
Auteur: Iñaki Ucar [aut, cph, cre] (<https://orcid.org/0000-0001-6403-5550>), Bart Smeets [aut, cph]
Mainteneur: Iñaki Ucar [email protected]>

Différence entre les versions simmer 4.3.0 du 2019-07-30 et 4.4.0 du 2019-12-09

Titre: Inclure des tableaux, des images et des graphiques dans les pop-ups de dépliants
La description: crée des chaînes « HTML » pour intégrer des tableaux, des images ou des graphiques dans des fenêtres contextuelles de cartes interactives créées avec des packages tels que « leaflet » ou « mapview ». Gère les images locales situées sur le système de fichiers ou via une URL distante. Gère les graphiques créés avec 'lattice' ou 'ggplot2' ainsi que les tracés interactifs créés avec 'htmlwidgets'.
Auteur: Tim Appelhans [cre, aut], Florian Detsch [aut]
Mainteneur: Tim Appelhans [email protected]>

Différence entre les versions de leafpop 0.0.1 du 07-04-2019 et 0.0.5 du 09-12-2019

Titre: Régression semi-paramétrique des risques concurrents sous troncature gauche et censure par intervalle avec cause d'échec manquante
La description: Modèles de régression semi-paramétriques sur la fonction d'incidence cumulée pour les données de risques concurrents censurées par intervalle, comme décrit dans Bakoyannis, Yu, & Yiannoutsos (2017) <doi:10.1002/sim.7350>, données de risques concurrents tronquées à gauche et censurées par intervalle, et données sur les risques comparables censurées et cause manquante de l'échec. Nous proposons le modèle des risques de sous-distribution proportionnelle (modèle Fine-Gray), le modèle des cotes proportionnelles et d'autres modèles qui appartiennent à la classe des modèles semi-paramétriques de transformation des taux de cotes généralisés.
Auteur: Giorgos Bakoyannis [email protected]>, Jun Park [email protected]>
Mainteneur: Parc Jun [email protected]>

Différence entre les versions intccr 2.0.0 du 2019-11-04 et 3.0.0 du 2019-12-09

Titre: Régression avec des données fonctionnelles
La description: méthodes de régression pour les données fonctionnelles, y compris la régression fonction sur scalaire, scalaire sur fonction et fonction sur fonction. Certaines des fonctions sont applicables aux données d'image.
Auteur: Jeff Goldsmith [aut], Fabian Scheipl [aut], Lei Huang [aut], Julia Wrobel [aut, cre], Chongzhi Di [aut], Jonathan Gellar [aut], Jaroslaw Harezlak [aut], Mathew W. McLean [ aut], Bruce Swihart [aut], Luo Xiao [aut], Ciprian Crainiceanu [aut], Philip T. Reiss [aut], Yakuan Chen [ctb], Sonja Greven [ctb], Lan Huo [ctb], Madan Gopal Kundu [ctb], So Young Park [ctb], David L. Miller [ctb], Ana-Maria Staicu [ctb]
Mainteneur: Julia Wrobel [email protected]>

Différence entre les versions de remboursement 0.1-17 datées du 2018-05-15 et 0.1-21 datées du 2019-12-09

Titre: Un cadre étendu d'effets mixtes pour la méta-analyse
La description: Une collection de fonctions pour exécuter divers modèles méta-analytiques via un cadre unifié à effets mixtes, y compris une méta-analyse et une méta-régression à effets fixes et aléatoires univariés standard, et des extensions non standard telles que multivariée, multiniveau, longitudinale et modèles dose-réponse.
Auteur: Antonio Gasparrini [aut, cre], Francesco Sera [aut]
Mainteneur: Antonio Gasparrini [email protected]>

Différence entre les versions mixmeta 1.0.5 du 2019-11-11 et 1.0.7 du 2019-12-09

Titre: Échantillonneurs MCMC et SMC à usage général et outils pour les statistiques bayésiennes
La description: Échantillonneurs MCMC et SMC à usage général, ainsi que des fonctions de tracé et de diagnostic pour les statistiques bayésiennes, avec un accent particulier sur l'étalonnage de modèles de systèmes complexes. Les échantillonneurs mis en œuvre comprennent diverses variantes de MCMC Metropolis (y compris MH à rejet adaptatif et/ou retardé), le T-walk, deux MCMC à évolution différentielle, deux MCMC DREAM et un filtre à particules séquentiel Monte Carlo (SMC).
Auteur: Florian Hartig [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0002-6255-9059>), Francesco Minunno [aut], Stefan Paul [aut], David Cameron [ctb], Tankred Ott [ctb], Maximilien Pichler [ctb]
Mainteneur: Florian Hartig [email protected]>

Différence entre les versions de BayesianTools 0.1.6 du 21-01-2019 et 0.1.7 du 09-12-2019

Titre: Graphiques exploratoires pour la pharmacométrie
La description: Prend en charge une approche structurée pour explorer les données PKPD <https://opensource.nibr.com/xgx>. Il contient également des fonctions d'assistance permettant au modélisateur de suivre les meilleures pratiques R (en ajoutant le nom du programme, l'emplacement du nom de la figure et l'état du brouillon à chaque tracé). En outre, il permet au modélisateur de suivre les meilleures pratiques graphiques (en fournissant un thème qui réduit l'encre du graphique et en fournissant des fonctions d'échelle de temps, d'échelle de log et d'échelle de transformation inverse pour des axes plus lisibles). Enfin, il fournit des fonctions de vérification et de résumé des données pour explorer rapidement les ensembles de données pharmacocinétiques et pharmacodynamiques (PKPD).
Auteur: Andrew Stein [aut, cre], Alison Margolskee [aut], Fariba Khanshan [aut], Konstantin Krismer [aut] (<https://orcid.org/0000-0001-8994-3416>), Matthew Fidler [ctb] ( <https://orcid.org/0000-0001-8538-6691>), Novartis Pharma AG [cph, trouver]
Mainteneur: Andrew Stein [email protected]>

Différence entre les versions xgxr 1.0.5 du 17-10-2019 et 1.0.6 du 09-12-2019

Titre: Retrait maximum de vraisemblance à l'aide des méthodes de régression généralisée de crête ou de moindre angle
La description: Des fonctions sont fournies pour calculer et afficher les TRACES de crête pour divers CHEMINS de retrait. Ils déterminent l'étendue m du rétrécissement le plus susceptible, selon la théorie de la distribution normale, de produire des estimations biaisées des coefficients de régression (bêta) avec un risque MSE minimum. Une fonction alternative, correct.signs(), fournit des estimations de coefficient bêta lorsqu'un modèle mal conditionné (presque multicolinéaire) produit des estimations OLS avec des signes numériques ("mauvais") qui sont en désaccord avec les signes des corrélations observées entre le résultat Y et les variables prédictives X sélectionnées.
Auteur: Bob Obenchain
Mainteneur: Bob Obenchain [email protected]>

Différence entre les versions 1.1 de RXshrink du 06-11-2018 et 1.3 du 09-12-2019

Titre: Estimation des centiles à partir d'une variable catégorielle ordonnée
La description: Une implémentation de deux fonctions qui estiment les valeurs des centiles à partir d'une variable catégorielle ordonnée comme décrit par Reardon (2011, isbn:978-0-87154-372-1). Une fonction estime les différences de centile à partir de deux centiles tandis que l'autre renvoie les valeurs pour chaque centile de 1 à 100.
Auteur: Jorge Cimentada [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0001-5594-1156>)
Mainteneur: Jorge Cimentada [email protected]>

Différence entre les versions de perccalc 1.0.3 du 2018-08-24 et 1.0.4 du 2019-12-09

Titre: Analyse multispécifique basée sur la longueur par simulation numérique
La description: Configurer, exécuter et explorer les résultats du modèle multi-espèces basé sur la longueur (LeMans Hall et al. 2006 <doi:10.1139/f06-039>), axé sur l'environnement marin.
Auteur: Michael A. Spence [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0002-3445-7979>), Hayley J. Bannister [aut] (<https://orcid.org/0000-0002-2546- 5168>), Johnathan E. Ball [aut], Paul J. Dolder [aut] (<https://orcid.org/0000-0002-4179-712X>), Robert B. Thorpe [aut] (<https://orcid. org/0000-0001-8193-6932>), Christopher A. Griffiths [ctb]
Mainteneur: Michael A. Spence [email protected]>

Différence entre les versions LeMaRns 0.1.1 du 2019-10-08 et 0.1.2 du 2019-12-09

Titre: Synthèse vocale paramétrique
La description: Outils de synthèse sonore et d'analyse acoustique. Effectue une synthèse paramétrique de sons avec des composants harmoniques et sonores tels que des vocalisations animales ou la voix humaine. Comprend également des outils pour l'analyse spectrale, le suivi de hauteur, la segmentation audio, les matrices d'auto-similarité, le morphing, etc.
Auteur: Andrey Anikin [aut, cre]
Mainteneur: Andrey Anikin [email protected]>

Différence entre les versions soundgen 1.5.1 du 2019-10-12 et 1.6.0 du 2019-12-09

Titre: Modélisation par équation structurelle étendue
La description: créez des modèles d'équations structurelles pouvant être manipulés par programmation. Les modèles peuvent être spécifiés avec des matrices ou des chemins (LISREL ou RAM). Les exemples de modèles incluent le facteur de confirmation, le groupe multiple, la distribution de mélange, le seuil catégorique, la théorie moderne des tests, les fonctions d'ajustement différentiel incluent le maximum de vraisemblance, le maximum de vraisemblance et les moindres carrés pondérés. équations, espace d'état, et bien d'autres. Support et fichiers binaires avancés disponibles sur <http://openmx.ssri.psu.edu>. Le logiciel est décrit dans Neale, Hunter, Pritikin, Zahery, Brick, Kirkpatrick, Estabrook, Bates, Maes, & Boker (2016) <doi:10.1007/s11336-014-9435-8>.
Auteur: Steven M. Boker [aut], Michael C. Neale [aut], Hermine H. Maes [aut], Michael J. Wilde [ctb], Michael Spiegel [aut], Timothy R. Brick [aut], Ryne Estabrook [ aut], Timothy C. Bates [aut], Paras Mehta [ctb], Timo von Oertzen [ctb], Ross J. Gore [aut], Michael D. Hunter [aut], Daniel C. Hackett [ctb], Julian Karch [ctb], Andreas M. Brandmaier [ctb], Joshua N. Pritikin [aut, cre], Mahsa Zahery [aut], Robert M. Kirkpatrick [aut], Yang Wang [ctb], Ben Goodrich [ctb], Charles Driver [ctb], Massachusetts Institute of Technology [cph], SG Johnson [cph], Association for Computing Machinery [cph], Dieter Kraft [cph], Stefan Wilhelm [cph], Sarah Medland [cph], Carl F. Falk [cph ], Matt Keller [cph], Manjunath BG [cph], The Regents of the University of California [cph], Lester Ingber [cph], Wong Shao Voon [cph], Juan Palacios [cph], Jiang Yang [cph], Gaël Guennebaud [cph], Jitse Niesen [cph]
Mainteneur: Joshua N. Pritikin [email protected]>

Différence entre les versions OpenMx 2.15.4 du 2019-11-21 et 2.15.5 du 2019-12-09

Titre: Modèles ARIMA à différences fractionnaires aka ARFIMA(P,d,q)
La description: Estimation du maximum de vraisemblance des paramètres d'un modèle ARIMA(p,d,q) à différence fractionnaire (Haslett et Raftery, Appl.Statistics, 1989) incluant l'inférence et les méthodes de base. Quelques algorithmes alternatifs pour estimer "H".
Auteur: Martin Maechler [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0002-8685-9910>), Chris Fraley [ctb, cph] (S code Fortran original), Friedrich Leisch [ctb] (R port, <https ://orcid.org/0000-0001-7278-1983>), Valderio Reisen [ctb] (fdGPH() & fdSperio()), Artur Lemonte [ctb] (fdGPH() & fdSperio()), Rob Hyndman [ctb ] (résidus() & ajusté(), <https://orcid.org/0000-0002-2140-5352>)
Mainteneur: Martin Maechler [email protected]>

Diff entre les versions fracdiff 1.4-2 du 02-12-2012 et 1.5-0 du 09-12-2019

Titre: Appeler R de R
La description: Il est parfois utile d'effectuer un calcul dans un processus R séparé, sans affecter du tout le processus R actuel. Ce paquet fait exactement cela.
Auteur: Gábor Csárdi [aut, cre, cph] (<https://orcid.org/0000-0001-7098-9676>), Winston Chang [aut], RStudio [cph, fnd], Mango Solutions [cph, fnd]
Mainteneur: Gábor Csárdi [email protected]>

Différence entre les versions de l'appelant 3.3.2 du 22/09/2019 et 3.4.0 du 09-12-2019

Titre: Analyser les données expérimentales à haut débit (Omics)
La description: Le traitement efficace et l'analyse pratique des données expérimentales à haut débit (omiques) sont facilités grâce à cette collection de fonctions diverses. Plusieurs fonctions traitent des conversions d'objets avancées, telles que la manipulation de listes de listes ou de listes de tableaux, la réorganisation de listes en tableaux ou en vecteurs séparés, la fusion de plusieurs entrées, etc. Un autre ensemble de fonctions fournit un calcul optimisé de la vitesse de l'écart type (sd), coefficient de variance (CV) ou erreur standard de la moyenne (SEM) pour les données dans les matrices ou moyennes par ligne par rapport à des regroupements supplémentaires (par exemple n groupes de répliques). D'autres fonctions facilitent le traitement des informations non redondantes, en indexant unique, en ajoutant des compteurs aux lignes redondantes ou en éliminant les lignes par rapport à la redondance dans une colonne de référence donnée, etc. Une aide est fournie pour identifier des valeurs numériques très proches pour générer des matrices de distance (partielles) pour des données très volumineuses avec une mémoire efficace ou pour réduire la complexité de grands ensembles de données en combinant des valeurs très proches. Plusieurs fois, de grands ensembles de données expérimentaux nécessitent un filtrage supplémentaire, des fonctions adéquates sont fournies. La lecture (ou l'écriture) par lots d'ensembles de fichiers et la combinaison de données dans des tableaux sont également prises en charge. La normalisation pratique des données est prise en charge dans divers modes différents, l'estimation des paramètres via des permutations ou une boucle d'amorçage ainsi que des tests flexibles de plusieurs combinaisons par paires utilisant le cadre de « limma » sont également fournis.
Auteur: Wolfgang Raffelsberger [aut, cre]
Mainteneur: Wolfgang Raffelsberger [email protected]>

Différence entre les versions de wrMisc 1.0.4 du 2019-11-04 et 1.1.0 du 2019-12-09

Titre: Méthodes robustes pour les données de grande dimension
La description: Méthodes robustes pour les données de grande dimension, en particulier les techniques de sélection de modèles linéaires basées sur la régression au moindre angle et la régression creuse.
Auteur: Andreas Alfons [aut, cre]
Mainteneur: Andreas Alfons [email protected]>

Différence entre les versions robustHD 0.5.1 du 08-01-2016 et 0.6.0 du 09-12-2019

Titre: Polygonal Symbolic Data Analysis
La description: A toolbox in symbolic data framework as a statistical learning and data mining solution for symbolic polygonal data analysis. This study is a new approach in data analysis and it was proposed by Silva et al. (2019) <doi:10.1016/j.knosys.2018.08.009>. The package presents the estimation of main descriptive statistical measures, e.g, mean, covariance, variance, correlation and coefficient of variation. In addition, a method to obtain polygonal data from classical data is presented. Empirical probability distribution function based on symbolic polygonal histogram and a regression model with its main measures are presented.
Auteur: Wagner Silva [aut, cre, ths], Renata Souza [aut], Francisco Cysneiros [aut]
Maintainer: Wagner Silva [email protected]>

Diff between psda versions 1.3.2 dated 2019-06-24 and 1.3.3 dated 2019-12-09

Titre: Tools to create, modify and manage 'CWB' Corpora
La description: The 'Corpus Workbench' ('CWB', <http://cwb.sourceforge.net/>) offers a classic and mature approach for working with large, linguistically and structurally annotated corpora. The 'CWB' is memory efficient and its design makes running queries fast (Evert and Hardie 2011, <http://www.stefan-evert.de/PUB/EvertHardie2011.pdf>). The 'cwbtools' package offers pure R tools to create indexed corpus files as well as high-level wrappers for the original C implementation of CWB as exposed by the 'RcppCWB' package <https://CRAN.R-project.org/package=RcppCWB>. Additional functionality to add and modify annotations of corpora from within R makes working with CWB indexed corpora much more flexible and convenient. The 'cwbtools' package in combination with the R packages 'RcppCWB' (<https://CRAN.R-project.org/package=RcppCWB>) and 'polmineR' (<https://CRAN.R-project.org/package=polmineR>) offers a lightweight infrastructure to support the combination of quantitative and qualitative approaches for working with textual data.
Auteur: Andreas Blaette [aut, cre], Christoph Leonhardt [ctb]
Maintainer: Andreas Blaette [email protected]>

Diff between cwbtools versions 0.1.0 dated 2019-10-21 and 0.1.1 dated 2019-12-09

Titre: (Robust) Canonical Correlation Analysis via Projection Pursuit
La description: Canonical correlation analysis and maximum correlation via projection pursuit, as well as fast implementations of correlation estimators, with a focus on robust and nonparametric methods.
Auteur: Andreas Alfons [aut, cre], David Simcha [ctb]
Maintainer: Andreas Alfons [email protected]>

Diff between ccaPP versions 0.3.2 dated 2016-03-07 and 0.3.3 dated 2019-12-09

Titre: Multi-Site Stochastic Models for Daily Precipitation and Temperature
La description: Application of multi-site models for daily precipitation and temperature data. This package is designed for an application to 105 precipitation and 26 temperature gauges located in Switzerland. It applies fitting procedures and provides weather generators described in the following references: - Evin, G., A.-C. Favre, and B. Hingray. (2018) <doi:10.5194/hess-22-655-2018>. - Evin, G., A.-C. Favre, and B. Hingray. (2018) <doi:10.1007/s00704-018-2404-x>.
Auteur: Guillaume Evin [aut, cre]
Maintainer: Guillaume Evin [email protected]>

Diff between GWEX versions 1.0.1 dated 2019-02-25 and 1.0.2 dated 2019-12-09

Titre: Dynamic Programming Domain-Specific Language
La description: A domain-specific language for specifying translating recursions into dynamic-programming algorithms. See <https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_programming> for a description of dynamic programming.
Auteur: Thomas Mailund [aut, cre]
Maintainer: Thomas Mailund [email protected]>

Diff between dynprog versions 0.1.0 dated 2018-03-27 and 0.1.1 dated 2019-12-09

Titre: Multivariate Interpolation
La description: Contains methods for creating multivariate/multidimensional interpolations of functions on a hypercube. If available through fftw3, the DCT-II/FFT is used to compute coefficients for a Chebyshev interpolation. Other interpolation methods for arbitrary Cartesian grids are also provided, a piecewise multilinear, and the Floater-Hormann barycenter method. For scattered data polyharmonic splines with a linear term is provided. The time-critical parts are written in C for speed. All interpolants are parallelized if used to evaluate more than one point.
Auteur: Simen Gaure [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0001-7251-8747>)
Maintainer: Simen Gaure [email protected]>

Diff between chebpol versions 2.1-1 dated 2019-09-07 and 2.1-2 dated 2019-12-09

Titre: Group Sequential Bayes Design
La description: Group Sequential Operating Characteristics for Clinical, Bayesian two-arm Trials with known Sigma and Normal Endpoints.
Auteur: Florian Gerber, Thomas Gsponer
Maintainer: Bjoern Bornkamp [email protected]>

Diff between gsbDesign versions 1.00 dated 2016-03-29 and 1.0-1 dated 2019-12-09

Titre: Functional Rarity Indices Computation
La description: Computes functional rarity indices as proposed by Violle et al. (2017) <doi:10.1016/j.tree.2017.02.002>. Various indices can be computed using both regional and local information. Functional Rarity combines both the functional aspect of rarity as well as the extent aspect of rarity. 'funrar' is presented in Grenié et al. (2017) <doi:10.1111/ddi.12629>.
Auteur: Matthias Grenié [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0002-4659-7522>), Pierre Denelle [aut] (<https://orcid.org/0000-0001-5037-2281>), Caroline Tucker [aut] (<https://orcid.org/0000-0002-4871-2010>), François Munoz [ths] (<https://orcid.org/0000-0001-8776-4705>), Cyrille Violle [ths] (<https://orcid.org/0000-0002-2471-9226>)
Maintainer: Matthias Grenié [email protected]>

Diff between funrar versions 1.3.0 dated 2019-05-18 and 1.3.1 dated 2019-12-09

Titre: Read and Write Ecological Metadata Language Files
La description: Work with Ecological Metadata Language ('EML') files. 'EML' is a widely used metadata standard in the ecological and environmental sciences, described in Jones et al. (2006), <doi:10.1146/annurev.ecolsys.37.091305.110031>.
Auteur: Carl Boettiger [aut, cre, cph] (<https://orcid.org/0000-0002-1642-628X>), Matthew B. Jones [aut] (<https://orcid.org/0000-0003-0077-4738>), Mitchell Maier [ctb] (<https://orcid.org/0000-0001-6955-0535>), Bryce Mecum [ctb] (<https://orcid.org/0000-0002-0381-3766>), Maëlle Salmon [ctb] (<https://orcid.org/0000-0002-2815-0399>), Jeanette Clark [ctb] (<https://orcid.org/0000-0003-4703-1974>)
Maintainer: Carl Boettiger [email protected]>

Diff between EML versions 2.0.0 dated 2019-04-23 and 2.0.1 dated 2019-12-09

Titre: Generate Alluvial Plots with a Single Line of Code
La description: Alluvial plots are similar to sankey diagrams and visualise categorical data over multiple dimensions as flows. (Rosvall M, Bergstrom CT (2010) Mapping Change in Large Networks. PLoS ONE 5(1): e8694. <doi:10.1371/journal.pone.0008694> Their graphical grammar however is a bit more complex then that of a regular x/y plots. The 'ggalluvial' package made a great job of translating that grammar into 'ggplot2' syntax and gives you many options to tweak the appearance of an alluvial plot, however there still remains a multi-layered complexity that makes it difficult to use 'ggalluvial' for explorative data analysis. 'easyalluvial' provides a simple interface to this package that allows you to produce a decent alluvial plot from any dataframe in either long or wide format from a single line of code while also handling continuous data. It is meant to allow a quick visualisation of entire dataframes with a focus on different colouring options that can make alluvial plots a great tool for data exploration.
Auteur: Bjoern Koneswarakantha [aut, cre] (<https://orcid.org/0000-0003-4585-7799>)
Maintainer: Bjoern Koneswarakantha [email protected]>

Diff between easyalluvial versions 0.2.1 dated 2019-09-17 and 0.2.2 dated 2019-12-09

Titre: Differential Gene Correlation Analysis
La description: Performs differential correlation analysis on input matrices, with multiple conditions specified by a design matrix. Contains functions to filter, process, save, visualize, and interpret differential correlations of identifier-pairs across the entire identifier space, or with respect to a particular set of identifiers (e.g., one). Also contains several functions to perform differential correlation analysis on clusters (i.e., modules) or genes. Finally, it contains functions to generate empirical p-values for the hypothesis tests and adjust them for multiple comparisons. Although the package was built with gene expression data in mind, it is applicable to other types of genomics data as well, in addition to being potentially applicable to data from other fields entirely. It is described more fully in the manuscript introducing it, freely available at <doi:10.1186/s12918-016-0349-1>.
Auteur: Bin Zhang [aut], Andrew McKenzie [aut, cre]
Maintainer: Andrew McKenzie [email protected]>

Diff between DGCA versions 1.0.1 dated 2016-11-17 and 1.0.2 dated 2019-12-09

Titre: Extension of `data.frame`
La description: Fast aggregation of large data (e.g. 100GB in RAM), fast ordered joins, fast add/modify/delete of columns by group using no copies at all, list columns, friendly and fast character-separated-value read/write. Offers a natural and flexible syntax, for faster development.
Auteur: Matt Dowle [aut, cre], Arun Srinivasan [aut], Jan Gorecki [ctb], Michael Chirico [ctb], Pasha Stetsenko [ctb], Tom Short [ctb], Steve Lianoglou [ctb], Eduard Antonyan [ctb], Markus Bonsch [ctb], Hugh Parsonage [ctb], Scott Ritchie [ctb], Kun Ren [ctb], Xianying Tan [ctb], Rick Saporta [ctb], Otto Seiskari [ctb], Xianghui Dong [ctb], Michel Lang [ctb], Watal Iwasaki [ctb], Seth Wenchel [ctb], Karl Broman [ctb], Tobias Schmidt [ctb], David Arenburg [ctb], Ethan Smith [ctb], Francois Cocquemas [ctb], Matthieu Gomez [ctb], Philippe Chataignon [ctb], Declan Groves [ctb], Daniel Possenriede [ctb], Felipe Parages [ctb], Denes Toth [ctb], Mus Yaramaz-David [ctb], Ayappan Perumal [ctb], James Sams [ctb], Martin Morgan [ctb], Michael Quinn [ctb], @javrucebo [ctb], @marc-outins [ctb], Roy Storey [ctb], Manish Saraswat [ctb], Morgan Jacob [ctb], Michael Schubmehl [ctb], Davis Vaughan [ctb]
Maintainer: Matt Dowle [email protected]>

Diff between data.table versions 1.12.6 dated 2019-10-18 and 1.12.8 dated 2019-12-09

Titre: Helpers for Developing Command Line Interfaces
La description: A suite of tools to build attractive command line interfaces ('CLIs'), from semantic elements: headings, lists, alerts, paragraphs, etc. Supports custom themes via a 'CSS'-like language. It also contains a number of lower level 'CLI' elements: rules, boxes, trees, and 'Unicode' symbols with 'ASCII' alternatives. It integrates with the 'crayon' package to support 'ANSI' terminal colors.
Auteur: Gábor Csárdi [aut, cre], Hadley Wickham [ctb], Kirill Müller [ctb]
Maintainer: Gábor Csárdi [email protected]>

Diff between cli versions 1.1.0 dated 2019-03-19 and 2.0.0 dated 2019-12-09

Titre: Simple Definition Of Time Intervals
La description: Simple definition of time intervals for the current, previous, and next week, month, quarter and year.
Auteur: Alexey Seleznev [aut, cre]
Maintainer: Alexey Seleznev [email protected]>

Diff between timeperiodsR versions 0.2.0 dated 2019-11-14 and 0.3.0 dated 2019-12-09

Titre: Handling and Manipulating Remote Sensing Data
La description: Herein, we provide a broad variety of functions which are useful for handling, manipulating, and visualizing satellite-based remote sensing data. These operations range from mere data import and layer handling (eg subsetting), over Raster* typical data wrangling (eg crop, extend), to more sophisticated (pre-)processing tasks typically applied to satellite imagery (eg atmospheric and topographic correction). This functionality is complemented by a full access to the satellite layers' metadata at any stage and the documentation of performed actions in a separate log file. Currently available sensors include Landsat 4-5 (TM), 7 (ETM+), and 8 (OLI/TIRS Combined), and additional compatibility is ensured for the Landsat Global Land Survey data set.
Auteur: Thomas Nauss, Hanna Meyer, Tim Appelhans, Florian Detsch
Maintainer: Florian Detsch [email protected]>

Diff between satellite versions 1.0.1 dated 2017-10-18 and 1.0.2 dated 2019-12-09

Titre: Litter Analysis
La description: Data sets on various litter types like beach litter, riverain litter, floating litter, and seafloor litter are rapidly growing. This package offers a simple user interface to analyse these litter data in a consistent and reproducible way. It also provides functions to facilitate several kinds of litter analysis, e.g., trend analysis, power analysis, and baseline analysis. Under the hood, these functions are also used by the user interface. See Schulz et al. (2019) <doi:10.1016/j.envpol.2019.02.030> for details. MS-Windows users are advised to run 'litteR' in 'RStudio'. See our vignette: Installation manual for 'RStudio' and 'litteR'.
Auteur: Dennis Walvoort [aut, cre, cph], Willem van Loon [aut, cph], Rijkswaterstaat - The Netherlands [cph, fnd, dtc]
Maintainer: Dennis Walvoort [email protected]>

Diff between litteR versions 0.6.6 dated 2019-11-25 and 0.7.0 dated 2019-12-09

Titre: Optimizing Consistency and Coverage in Configurational Causal Modeling
La description: This is an add-on to the 'cna' package <https://CRAN.R-project.org/package=cna> comprising various functions for optimizing consistency and coverage scores of models of configurational comparative methods as Coincidence Analysis (CNA) and Qualitative Comparative Analysis (QCA). The function conCovOpt() calculates con-cov optima, selectMax() selects con-cov maxima among the con-cov optima, DNFbuild() can be used to build models actually reaching those optima, and findOutcomes() identifies those factor values in analyzed data that can be modeled as outcomes. For a theoretical introduction to these functions see <https://people.uib.no/mba110/docs/ConCovOpt.pdf>.
Auteur: Mathias Ambuehl [aut, cre, cph], Michael Baumgartner [aut, cph]
Maintainer: Mathias Ambuehl [email protected]>

Diff between cnaOpt versions 0.1.0 dated 2019-10-21 and 0.1.1 dated 2019-12-09

Titre: Visualizes a Matrix as Heatmap
La description: Visualizes a matrix object plainly as heatmap. It provides S3 functions to plot simple matrices and loading matrices.
Auteur: Sigbert Klinke [aut, cre], Frédéric Chevalier [ctb]
Maintainer: Sigbert Klinke [email protected]>

Diff between plot.matrix versions 1.2 dated 2019-07-03 and 1.4 dated 2019-12-09

Titre: Multinomial Logit Models
La description: Maximum Likelihood estimation of random utility discrete choice models, as described in Kenneth Train (2009) Discrete Choice Methods with Simulations <doi:10.1017/CBO9780511805271>.
Auteur: Yves Croissant [aut, cre]
Maintainer: Yves Croissant [email protected]>

Diff between mlogit versions 1.0-1 dated 2019-07-22 and 1.0-2 dated 2019-12-09

Titre: Measure of Agreement Between Two Raters
La description: Measure of agreement delta was originally by Martín & Femia (2004) <DOI:10.1348/000711004849268>. Since then has been considered as agreement measure for different fields, since their behavior is usually better than the usual kappa index by Cohen (1960) <DOI:10.1177/001316446002000104>. The main issue with delta is that can not be computed by hand contrary to kappa. The current algorithm is based on the Version 5 of the delta windows program that can be found on <https://www.ugr.es/

bioest/software/delta/cmd.php?seccion=downloads>.
Auteur: Antonio Rodriguez [aut, cre], Pedro Femia [cph, ctb], Antonio Martin [cph, ctb]
Maintainer: Antonio Rodriguez [email protected]>

Diff between Delta versions 0.2.0.2 dated 2018-10-04 and 0.2.0.3 dated 2019-12-09

Previous versions (as known to CRANberries) which should be available via the Archive link are:

Previous versions (as known to CRANberries) which should be available via the Archive link are:

Titre: Estimating Systems of Simultaneous Equations
La description: Econometric estimation of simultaneous systems of linear and nonlinear equations using Ordinary Least Squares (OLS), Weighted Least Squares (WLS), Seemingly Unrelated Regressions (SUR), Two-Stage Least Squares (2SLS), Weighted Two-Stage Least Squares (W2SLS), and Three-Stage Least Squares (3SLS) as suggested, e.g., by Zellner (1962) <doi:10.2307/2281644>, Zellner and Theil (1962) <doi:10.2307/1911287>, and Schmidt (1990) <doi:10.1016/0304-4076(90)90127-F>.
Auteur: Arne Henningsen and Jeff D. Hamann
Maintainer: Arne Henningsen [email protected]>

Diff between systemfit versions 1.1-22 dated 2018-04-04 and 1.1-24 dated 2019-12-09

Titre: Retinal Reconstruction Program
La description: Reconstructs retinae by morphing a flat surface with cuts (a dissected flat-mount retina) onto a curvilinear surface (the standard retinal shape). It can estimate the position of a point on the intact adult retina to within 8 degrees of arc (3.6% of nasotemporal axis). The coordinates in reconstructed retinae can be transformed to visuotopic coordinates.
Auteur: David C. Sterratt [aut, cre, cph], Daniel Lyngholm [aut, cph]
Maintainer: David C. Sterratt [email protected]>

Diff between retistruct versions 0.6.0 dated 2019-07-10 and 0.6.1 dated 2019-12-09

Titre: Project Environments
La description: A dependency management toolkit for R. Using 'renv', you can create and manage project-local R libraries, save the state of these libraries to a 'lockfile', and later restore your library as required. Together, these tools can help make your projects more isolated, portable, and reproducible.
Auteur: Kevin Ushey [aut, cre], RStudio [cph]
Maintainer: Kevin Ushey [email protected]udio.com>

Diff between renv versions 0.9.0 dated 2019-12-05 and 0.9.1 dated 2019-12-09

Titre: Deprecated 'classic' 'Rcpp' 'API'
La description: The 'RcppClassic' package provides a deprecated C++ library which facilitates the integration of R and C++. New projects should use the new 'Rcpp' 'API' in the 'Rcpp' package.
Auteur: Dirk Eddelbuettel and Romain Francois, with contributions by David Reiss, and based on code written during 2005 and 2006 by Dominick Samperi
Maintainer: Dirk Eddelbuettel [email protected]>

Diff between RcppClassic versions 0.9.11 dated 2018-07-15 and 0.9.12 dated 2019-12-09

Titre: Mark-Recapture Analysis for Survival and Abundance Estimation
La description: Functions for fitting various models to capture-recapture data including mixed-effects Cormack-Jolly-Seber(CJS) and multistate models and the multi-variate state model structure for survival estimation and POPAN structured Jolly-Seber models for abundance estimation. There are also Hidden Markov model (HMM) implementations of CJS and multistate models with and without state uncertainty and a simulation capability for HMM models.
Auteur: Jeff Laake [email protected]>, Devin Johnson [email protected]>, Paul Conn [email protected]>, example for simHMM from Jay Rotella
Maintainer: Jeff Laake [email protected]>

Diff between marked versions 1.2.1 dated 2018-03-30 and 1.2.6 dated 2019-12-09


Voir la vidéo: Making a TED-Ed Lesson: Bringing a pop-up book to life (Octobre 2021).