R语言离散时间马尔可夫链（Markov chain）模型分类案例可视化分析
有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov，用于生存分析应用的mstate，用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm，用于将马尔科夫模型应用于健康护理经济应用的hemod，用于拟合隐马尔可夫模型和mcmc与蒙特Carlo马尔科夫链使用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23792 在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据） 在这里，我们探讨了同样的技术是如何协助预测的。与 "普通LSTM "相比，FNN-LSTM在数据集上提高了性能，特别是在多步骤预测的初始阶段。 ...
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究
全文链接： http://tecdat.cn/?p=2596 在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。 1.混合模型是否适合您的需求？ 混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变...
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-2
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-1 https://developer.aliyun.com/article/1489317 3b.如果您的数据不是正态分布的 您会看到，用于估计模型中影响大小的REML和最大似然法做出了不适用于数据的正态假设，因此您必须使用其他方法进行参数估计。问题在于，存在许多替代的估算方法，每种估算方法都使用不同的...
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-1
原文链接： http://tecdat.cn/?p=2596 1.混合模型是否适合您的需求？ 混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表，它们的效果大小的估计值和置信区间，每种效果的p值以及至少一种模型拟合程度的度量。当您有一个变量将数据样本描述为可以收集的数据的子集时，应该使用混合模型而不是简单的线性模型。 让...
R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例
在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果。 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括 当你划分并对各部分进行单独实验时（随机组）。 当你的抽样设计是嵌...
R语言深度学习不同模型对比分析案例
介绍 深度学习是机器学习最近的一个趋势，模拟高度非线性的数据。在过去的几年中，深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包括图像和语音识别，无人驾驶汽车，自然语言处理等等。 今天，深度学习对于几乎所有需要机器学习的任务都是非常有效的。但是，它特别适合复杂的分层数据。其潜在的人工神经网络模型高度非线性表示; 这些通常由多层结合非线性转换和定制...
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例
逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、岭回归。 方法 我们之前已经看到，用于估计参数模型参数的经典估计技术是使用最大...
R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”） ...
R语言 线性混合效应模型实战案例
介绍 处理分组数据和复杂层次结构的分析师，从嵌入在参与者中的测量，嵌套在州内的县或嵌套在教室内的学生，经常发现他们需要建模工具来反映他们数据的这种结构。在R中，有两种主要的方法来拟合多级模型，这些模型考虑了数据中的这种结构。这些教程将向用户展示如何使用lme4R中的包来拟合线性和非线性混合效果模型，以及如何使用rstan以完全适合贝叶斯多级模型。这里的重点是如何使模型适合R而不是模型背后...
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