一款名为 NoLimits.jl 的新的开源 Julia 包已发布，旨在提供灵活且可组合的非线性混合效应建模。该包通过支持更广泛的模型结构、推理方法、机器学习组件和随机效应分布，解决了现有软件的局限性。NoLimits.jl 利用基于宏的语言，从各种构建块（包括微分方程和神经网络）构建模型，并集成了多种频率学派和贝叶斯学派的推理技术。 AI
影响 增强了统计建模的能力，可能影响依赖复杂纵向数据分析的 AI 研究。
排序理由 该集群包含一篇描述新的统计建模软件包的学术论文。
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arXiv:2606.24427v1 Announce Type: cross Abstract: Nonlinear mixed-effects models are widely used to analyze longitudinal data, but existing open-source software often supports only a limited subset of the model structures, inference methods, machine-learning components, automatic…
Nonlinear mixed-effects models are widely used to analyze longitudinal data, but existing open-source software often supports only a limited subset of the model structures, inference methods, machine-learning components, automatic differentiation techniques, and random-effects di…