文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享(下)

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享(上):https://developer.aliyun.com/article/1498787 还有 clam_res <- simu...

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享(下)
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享(上)

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33781 我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 GLM是一种灵活的统计模型,适用于各种数据类型和分布,包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。通过GLM,我们可以对非正...

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享(上)
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言响应面(RSM)、线性模型lm分析生产过程影响因素可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33499 响应面(Response Surface Methodology,RSM)分析是一种常用的统计方法,用于研究和优化生产过程中的影响因素。通过建立数学模型来描述因素与响应之间的关系,RSM可以帮助我们识别并优化影响因素的设置,以达到最佳的生产结果(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本研究中...

R语言响应面(RSM)、线性模型lm分析生产过程影响因素可视化
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(下)

R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(上):https://developer.aliyun.com/article/1496401 右侧渐近线中的方差估计值是非零的。 ...

R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(下)
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(上)

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23426 混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 序言 此外,它还...

R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(上)
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速...

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(2)

全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。 重新拟合模型 ...

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(2)
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(1)

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速...

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(1)
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)

数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上):https://developer.aliyun.com/article/1493901 AIC Akaike信息准则(AIC)是另一个模型选择的衡量标准。与似然比检验不同,AIC的计算不仅要考虑模型的拟合度,还要考虑模型的简单性。通过这种方式,AIC处理了模型的拟...

数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上)

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后...

数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上)

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