एक टिप्पणी का जवाब देते समय, मुझे एहसास हुआ कि मेरे पास पोस्ट-लायक प्रतिक्रिया थी। आर बहुत सारे कम्प्यूटेशनल शोध आँकड़ों के लिए "डिफ़ॉल्ट भाषा" बन गया है (कई कारणों से; यहाँ अच्छा NYT लेख )। यह उच्च स्तर, मुफ़्त और खुला-स्रोत है, और सांख्यिकीय एल्गोरिदम को प्रकाशित करने के लिए एक निकट-संबंधित पत्रिका है। शिक्षाविदों के लिए उद्धरण और सहकर्मी की समीक्षा महत्वपूर्ण है, इसलिए आपको आर संग्रह (सीआरएएन) में जेस्टैट पर पोस्ट किए गए विवरण के साथ बहुत अच्छी तरह से वर्णित कोड मिलते हैं। यह बहुत सारे ब्लॉग और त्वरित प्रदर्शन कोड पोस्ट पर फैलता है।
यह कहना है, आर के लिए एक विशाल उपयोगकर्ता-निर्माण कोड आधार है। जब मुझे ऑनलाइन एल्गोरिथ्म खोजने की आवश्यकता होती है, तो मैं अक्सर बड़े पैमाने पर आर कोडबेस को देखूंगा। आर कोड के लिए एक त्वरित खोज निम्नलिखित हुई:
एक से आर ब्लॉगर , कोड के साथ (सार लिंक देखें):
आस्थगित स्वीकृति एल्गोरिथम (डीएए) गेल और शेप्ले (1962) में वापस चला जाता है। वे एक बल्कि सरल एल्गोरिथ्म का परिचय देते हैं जो कॉलेज में प्रवेश के लिए या विवाह के बाजार में उदाहरण के लिए एक स्थिर मिलान पाता है। ... इस एल्गोरिथम के रूपांतरों का उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका में अस्पताल के असाइनमेंट में किया जाता है, जिसके तहत हाल ही में स्नातक किए गए डॉक्टर अस्पतालों पर वरीयताएँ प्रस्तुत करते हैं, और अस्पताल स्नातकों पर वरीयताएँ प्रस्तुत करते हैं। ... यहाँ मैं इस का एक छोटा सा सिमुलेशन बनाने के लिए R का उपयोग करने जा रहा हूँ
मिलान करने वाले बाजारों के लिए एक सक्षम-सक्षम गित्भ भंडार से :
आर पैकेज matchingMarketsदो अनुमानकों के साथ आता है:
stabit: इम्प्लीमेंट्स एक बेस अनुमानक जो कि एजेंटों की प्राथमिकताओं का अनुमान लगाता है और मिलान प्रक्रिया में नमूना चयन के लिए सही होता है जब चयन प्रक्रिया एक तरफा मिलान खेल (यानी समूह गठन) होती है।
stabit2: एक दो तरफा मिलान खेल (यानी कॉलेज प्रवेश और स्थिर विवाह समस्याओं) के लिए बेयस अनुमानक लागू करता है ।
और तीन एल्गोरिदम जिनका उपयोग मिलान डेटा का अनुकरण करने के लिए किया जा सकता है:
hri: अस्पताल / निवासियों की समस्या के लिए बाधा मॉडल। दो-तरफा मिलान वाले बाजारों में सभी स्थिर मिलानों को ढूँढता है। दोनों के लिए लागू किया स्थिर शादी समस्या (एक-से-एक मिलान) और अस्पताल / निवासियों समस्या , उर्फ कॉलेज में प्रवेश समस्या (अनेक-से-एक मिलान)।
sri: स्थिर रूममेट्स समस्या के लिए बाधा मॉडल। रूममेट्स समस्या (एक तरफा मिलान वाले बाजार) में सभी स्थिर मिलानों को ढूँढता है ।
ttc: टॉप-ट्रेडिंग-साइकिल एल्गोरिथम। हाउसिंग मार्केट की समस्या में स्थिर मेल खाता है ।
अपूर्ण वरीयता सूचियों के लिए कार्य hriऔर sriअनुमति (कुछ एजेंट कुछ एजेंटों को अस्वीकार्य पाते हैं) और असंतुलित उदाहरण (दोनों तरफ एजेंटों की असमान संख्या)।
उम्मीद है कि इनमें से कोई भी मदद कर सकता है। विशेष रूप से दूसरा एक बेहद उपयोगी दिखता है, खासकर अगर यह एक अनुभवजन्य अनुमानक प्रदान करता है।