R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码2
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1:https://developer.aliyun.com/article/1501226 参数自助法似然比检验:对新的固定效应模型进行了参数自助法似然比检验。 # 模拟...

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1
在生态学研究领域,广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,简称GLMMs)是一种强大的统计工具,能够同时处理固定效应和随机效应,从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 随着数据分析技术的不断发展,R语言已成为生态学家们进行数据分析的首选工具之一,而GLMMs在R语言中的实现与应用也日益受到关注...

R语言广义线性混合模型(GLMM)bootstrap预测置信区间可视化
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 然后,利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预...

数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26301 线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据(查看文末了解数据获取方式)...

数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-2
数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-1 https://developer.aliyun.com/article/1489380 泊松回归 计数数据的经典方法是泊松分布。 泊松分布只有一个参数,这里是 μi,这也是它的期望值。μi 的链接函数是对数,这意味着我必须将指数函数应用...

数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-1
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26301 线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据(查看文末了解数据获取方式)来说明不同的模型,从传统的线性最小二乘回归开始,到线性模型、...

R语言贝叶斯广义线性混合(多层次/水平/嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM(广义线性模型) 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用,以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外,本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。 本教程遵循以下结构: 1.准备工作; ...
R语言广义二次跳跃、非线性跳跃扩散过程转移函数密度的估计及其应用
什么是跳跃扩散(Jump Diffusion)? 跳跃扩散模型是一种用来对期权合约进行估价或定价的模型,它混合了两种定价技术:一种是更传统的扩散模型,在这种模型中,因素以平稳和相对一致的方式发挥作用;另一种是跳跃过程模型,在这种模型中,一次性事件会引起重大变化。 理论上,跳跃扩散就是这样产生的跳转扩散是一种用来对期权合约进行估价或定价的模型期权定价是在期权合约上设定一个客观价值的...

R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)
随着软件包的进步,使用广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)变得越来越容易。由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型,我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。 shiny的应用程序和演示 演示此应用程序功能的最简单方法是使用Shiny应用程序,在此处启动一些指标以帮助探索模型。 ...

R语言中GLM(广义线性模型),非线性和异方差可视化分析
广义线性模型的理论,强调两个重要组成部分 链接函数(这实际上是在预测模型的关键) 分布或方差函数 考虑数据集 lin.mod = lm(dist~speed,data=cars) ...

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