Al responder a un comentario, me di cuenta de que había un post que vale la pena de respuesta. R se ha convertido en el "idioma predeterminado" para muchos el cálculo de estadísticas de investigación (para un número de razones; bueno NYT artículo aquí). Es de alto nivel, libre y de código abierto, y tiene una estrechamente relacionados con la revista para la publicación de algoritmos estadísticos. Citas y revisión por pares, son la clave para la academia, por lo que obtener una gran cantidad de un bien descrito código publicado en el R archivos (CRAN) con descripciones publicado para JStat. Esta se derrama en un montón de blogs y rápido código de demostración puestos.
Es decir, hay una enorme usuario-crear una base de código para R. Cuando necesito encontrar un algoritmo en línea, a menudo me voy a mirar primero a la masiva R codebase. Una búsqueda rápida de código R encendió la siguiente:
A partir de un R blogger, con el código (ver la esencia de enlace):
El aplazamiento de la Aceptación Algoritmo (DAA) se va a Gale y Shapley (1962). Ellos introducen una bastante simple algoritmo que encuentra un matching estable, por ejemplo, de admisión de la universidad o en un mercado de la unión. ... Variaciones de este algoritmo se utiliza en el Hospital de las asignaciones en los estados UNIDOS, donde se graduó recientemente los médicos presentar las preferencias sobre los hospitales y los hospitales presentar las preferencias sobre los graduados. ... Aquí voy a utilizar R para hacer un poco de simulación de este
A partir de una instalación capaz de repositorio de github para la coincidencia de los mercados:
Paquete de R matchingMarkets viene con dos estimadores:
stabit: Implementa un estimador de Bayes que las estimaciones de los agentes preferencias y corrige para la selección de la muestra en la adecuación de los mercados cuando el proceso de selección es de un solo lado la coincidencia de juego (es decir, la formación de grupos).
stabit2: Implementa el estimador de Bayes para una de dos caras, la coincidencia de juego (es decir, la admisión a la universidad y matrimonio estable problemas).
y tres algoritmos que pueden ser utilizados para simular la coincidencia de los datos:
hri: Modelo de restricción para el hospital/residentes problema. Encuentra todos los matchings estables en las dos caras de coincidencia de los mercados. Implementado por tanto el matrimonio estable problema (uno-a-uno matching) y el hospital/residentes problema, una.k.una. admisiones de la universidad de problema (muchos-a-uno de coincidencia).
sri: Modelo de restricción para el estable compañeros problema. Encuentra todos los matchings estables en los compañeros de cuarto problema (por un lado la coincidencia de mercado).
ttc: Parte Superior-Comercio-Ciclos Del Algoritmo. Encuentra los matchings estables en el mercado de la vivienda problema.
Funciones hri y sri permiten incompleta listas de preferencia (algunos agentes de encontrar ciertos agentes inaceptable) y desequilibrada instancias (desigual número de agentes en ambos lados).
Espero que uno de estos puede ayudar. El segundo, en particular, se ve muy útil, especialmente si se proporciona un estimador empírico.
