精华内容
下载资源
问答
  • 广义线性混合模型spss
    2022-01-02 16:23:47

    1.相关知识
    广义估算方程既可以处理连续变量也可以处理分类变量,在传统模型的基础上对相关性数据进行了校正,可以拟合logistic,泊松,probit和一般线性回归等广义线性模型。
    2.SPSS实操
    分析—广义线性模型—广义估算方程—在“重复”模块下拖入主体变量,主体内变量,在“工作相关性矩阵”下选择“可交换”结构—在“模型类型”模块下根据因变量的性质选择合适的模型—在“响应”模块下拖入因变量,并指定“参考类别”—在“预测变量”模块下拖入因子或者协变量—在“模型”模块中将因子和协变量拖入右侧模型中—在“统计”模块下勾选“包括指数参数估算值”(OR值)

    更多相关内容
  • SPSS数据分析—广义线性模型

    千次阅读 2021-07-06 06:23:08
    我们前面介绍的一般线性模型、Logistic回归模型、对数线性模型、Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量、因变量的概率分布等条件的限制放宽,...

    我们前面介绍的一般线性模型、Logistic回归模型、对数线性模型、Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义

    线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量、因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大。

    广义线性模型由以下几个部分组成

    1.因变量

    广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可

    以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数

    2.线性部分

    广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与自变量之间是一次方函数关系,这点和传统线性模型也一样

    3.连接函数

    用于描述因变量的期望值是如何和预测值相关联的

    由上可知,和传统线性模型相比,广义线性模型主要从以下两个方面进行了扩展

    1.因变量的分布范围扩大

    2.连接函数的引入

    通过选定不同的因变量概率分布、连接函数等,就可以拟合各种不同的广义线性模型,例如当因变量分布为正态分布、连接函数为

    恒等函数时,就是拟合一般线性模型;当因变量分布为二项分布,连接函数为Logit函数时,就是拟合Logistic回归,当因变量分布

    为Poisson分布,连接函数为对数时,就是拟合Poisson回归,下面我们通过一个例子来进行说明广义线性模型在SPSS中的使用情况

    例,希望研究不同温度不同催化剂不同批次条件下,某化合物的转化率情况,数据如下

    59fbf21cc752fa3246876fad9eaaca55.png

    根据本例的实验目的,可以采用方差分析,但是本例为嵌套实验设计,共有三个因素,温度、催化剂、批次,其中温度是嵌套在催

    化剂因素下面的,因此SPSS无法直接使用方差分析的对话框来进行分析,需要在程序中进行修改,比较麻烦,但是如果使用广义线

    性模型,就可以直接使用对话框进行分析了

    分析—广义线性模型—广义线性模型

    5a61ba4f2f43d86a213a95355e4ca033.png

    baa93a51bb36a9abfef03ff4d58d91b9.png

    6141d4bbfa045483793f8fb30ec66a99.png

    4b469ba28c35506495a7062412e3d496.png

    SPSS数据分析—广义线性混合模型

    广义线性混合模型是目前线性模型范畴内最为完备的模型框架,它是广义线性模型的进一步延伸,进一步突破适用条件,因变量既 可以非正态,也可以非独立,由于其最为复杂,因此SPSS对其输出结果采用模型格式,而不 ...

    SPSS数据分析—广义估计方程

    广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计 ...

    SPSS数据分析—对数线性模型

    我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析 ...

    SPSS数据分析—混合线性模型

    之前介绍过的基于线性模型的方差分析,虽然扩展了方差分析的领域,但是并没有突破方差分析三个原有的假设条件,即正态性.方差齐性和独立性,这其中独立性要求较严格,我们知道方差分析的基本思想其实就是细分,将所 ...

    SPSS数据分析—生存分析

    生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有 ...

    R语言实战(八)广义线性模型

    本文对应第13章:广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架,包含了非正态因变量的分析. 两种流行模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型) ...

    广义线性模型(Generalized Linear Models)

    前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The E ...

    Stanford大学机器学习公开课(四):牛顿法、指数分布族、广义线性模型

    (一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x), ...

    Machine Learning 学习笔记 (4) —— 广义线性模型

    本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指数分布族简介 之前的文章分 ...

    随机推荐

    XF custom render 各平台实现类

    目前的XF还是非常简陋的,所以存在大量的自定义工作.一般情况下我们只是要需要派生原生的XF控件,然后在各平台下修改其呈现方法. 所以了解每个XF控件在不同平台上呈现使用的控件类是有所必须要的.以下别人 ...

    绝对实用 NAT + VLAN +ACL管理企业网络

    在企业中,要实现所有的员工都能与互联网进行通信,每个人各使用一个公网地址是很不现实的.一般,企业有1个或几个公网地址,而企业有几十.几百个员工.要想让所有的员工使用这仅有的几个公网地址与互联网通信该怎 ...

    [Javascript] IO Functor

    IO functor doesn't like Maybe(), Either() functors. Instead of get a value, it takes a function. API ...

    Java 内省 Introspector

    操纵类的属性,有两种方法 反射 内省 面向对象的编程中,对于用户提交过来的数据,要封装成一个javaBean,也就是对象 其中Bean的属性不是由字段来决定的,而是由get和Set方法来决定的 pub ...

    Oracle EBS-SQL (WIP-9):检查车间任务超发料.sql

    select WE.WIP_ENTITY_NAME                                  任务号,         MFG_LOOKUPS_WJS.MEANING      ...

    使用python制作ArcGIS插件(4)界面交互

    使用python制作ArcGIS插件(4)界面交互 by 李远祥 插件界面部分,除了一开始在设计器中设计的这些界面元素之外,还可以与操作系统进行一些输入输出的交互,这部分的实现全部在pythonadd ...

    Python的classmethod和staticmethod区别

    静态方法(staticmethod) 类方法(classmethod) 静态方法和类方法都可以通过类名.方法名或者实例.方法访问. #-*- coding:utf8 -*- class A(objec ...

    Python_xlutils.copy

    import xlrd import xlwt from xlutils.copy import copy # 读取工作簿 objWB = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\ ...

    [转帖]Linux后端执行命令的方法

    Linux 后台执行命令的方法 http://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=4241330&fromuid=212883 ...

    PHP中多IP段权限控制方案

    在某些项目中我们可能会用到根据IP段进行权限校验,比如不在我们配置的IP段内的用户访问某些页面或功能模块时,将提示其权限不够并禁止访问该页面的内容.鉴于项目中需求各异,下面只说下大致思路以及我个人的实 ...

    展开全文
  • 分析思路:先使用logistic回归模型进行影响因素筛选,然后利用分类树探索自变量中是否存在交互作用,最后利用广义线性模型过程拟合带交互项的Logistic回归模型 字段:性别,年龄,收缩压,舒张压,血小板,脑挫伤,...

    本案例是IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹----第九章的学习记录

    案例背景:分析出导致急救后迟发性颅脑损伤的主要影响因素,共有201项案例:

    分析思路:先使用logistic回归模型进行影响因素筛选,然后利用分类树探索自变量中是否存在交互作用,最后利用广义线性模型过程拟合带交互项的Logistic回归模型

    字段:性别,年龄,收缩压,舒张压,血小板,脑挫伤,中线位移,脑肿胀,入院意识,是否手术急救,其余急救措施,是否出现迟发性脑损伤;(数据无缺失)

    1、对于数值型的因变量,可以通过查看因变量情况自变量分布情况,或者比较均值等查看其相关性

    2、对于分类型变量,可以使用卡方检验

    卡方检验:在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

    a,pearson卡方:最标准,最常用,样本充足时使用;

    b,连续性校正卡方检验:当样本n≥40时,如果只有1/5以下单元格期望频数1≤T ≤5。

    c,Fisher确切概率法;d,似然比卡方;e,线性卡方:

     可以通过分析----描述统计----交叉表来实现卡方检验,但是检验结果会分成多个表,阅读较困难;

    也可以 通过 :分析---表---设定表,然后将自变量和因变量分别拖到行列框,在检验统计量中选择卡方检验,结果如下:

     从经验上讲,P值小于0.2的变量可以考虑随后的建模中继续探索,P值大于0.2的(除非专业上有很明确的意义),否则不做重点考察;

    对连续变量进行t检验:

    分析---表---设定表,然后将自变量和因变量分别拖到行列框,在检验统计量中选择t检验,结果如下:

    构建二分类logistic回归模型:

    适用条件:1)因变量为二分类的分类变量,或某事件的发生率;2)自变量与logit(p)之间为线性相关;3)残差合计为0,且服从二项分布;4)各观测对象间相互独立;

    建立模型:

    分析----回归----二元logistic

    将所有相关的自变量全部拖到协变量(连续变量)列表框;选择“分类“按钮,将意识程度选入“分类协变量”(将自动进行编码,转化为二元分类变量--哑变量(同进同出,哑变量本身是一个分类变量按其n个水平值拆出来的n-1个变量,所以要么一起进入模型要么一起不进入模型。);

     上图结果解读,表示当某个参数引入时,对模型的改善程度(score),sig<0.05的变量才有引入的价值,结果仅供参考;

     上图结果解读,可以看到各个变量的相关统计量,一般认为sig>0.05的变量没有纳入的价值;

    、构建最终模型(变量筛选):只使用舒张压,使用激素,ln血小板三个自变量;

     和全模型相比,只增加了两个错误的案例,可以认为效果相差不大;

     结果解读,激素的影响最大,最终的回归方程logit(p) = 44.575-1.211*舒张压-9.998*使用激素-5.497*ln(血小板)

    利用树模型发现交互项:

    问题:1、自变量与因变量之间是简单的线性关系吗?2、对迟发性颅脑损伤,各变量之间是否有相互左右?

    CHAID:用卡方检验作为树分类的基本方法,因此只适用于分类变量,其次为多叉树

    CRT:分类树与回归树,当为连续型变量时,为回归树,适用于分类变量和连续变量,二叉树

    QUEST?:二叉树

    建模:分析----分类----树;因变量与自变量选择;增长方法:CRT;“输出”---树---输出方向---从左自右---树节点内容:表和图表

    “输出”---“统计量”---自变量---对模型的重要性(继续);

    “条件”---增长限制---最小个案数:父节点:30,子节点:5(继续);确定;

    构建树如下:

     重要性排在前三的自变量分别是舒张压,血小板自然对数,和是否使用激素;与logistic分析结论完全一致;

    使用广义线性过程进行分析

    广义线性模型组成部分:

    1、因变量:不同取值间相互独立,服从指数簇概率分布,它可能不具有稳定的方差,但方差必须能够表达为依赖于均数的函数;

    2、线性部分:和传统线性模型没什么区别

    3、连接函数:用于描述因变量的期望值如何与线性预测值相关联

    广义线性模型扩展了传统线性模型:

    1、将因变量的分布范围从正态分布扩展到二项分布,Poission分布,负二项分布等指数分布簇

    2、通过连接函数,把因变量取值变换到自变量的线性预测的取值范围

    建立模型:“分析”----“广义线性模型”----“广义线性模型”

    “模型类型”----连接函数选“二元logistic”

    “响应”----“迟发脑损伤”放入“因变量”,“二元响应”----参考类别----第一个值

    “预测”----“激素”选入“因子”,“舒张压”和“血小板自然对数”选入“协变量”

    “模型”----将“构建项模型”----“交互”----“舒张压”和“ln血小板”的交互项选入模型

    在最后的结果中:会出现“舒张压”*“ln血小板”项的检验;

    总结:

    1、对预防迟发性脑损伤作用最大的指标是在急救中使用激素,结果显示使用激素之后迟发性脑损伤的风险会下降至原先的1/200000

    2、相比之下,舒张压和血小板对数值虽然有作用,但其作用明显弱于激素

    3、其他因素对迟发性脑损伤均无作用

    4、血小板与舒张压对数值间存在协同性的正向交互作用

    模型总结:

    1、logistic回归可以给出的简单的明确的回归方程,清晰易懂的结果解释,但是它明确地将自变量和logit P的关系定位线性,在进行交互项和检验方面比较笨拙;

    2、树模型长于预测,发现变量间潜在的交互作用,但无法给出明确的模型表达式,且在分析中需要较大的样本量,否则很有可能有价值的信息,当样本量充足时,它可能给出太多的信息以至分析者无法从中理清各影响因素的主次关系;

    3、模型过于复杂,难以理解,但是可以探索模型因子的交互作用

     

    展开全文
  • 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。

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=3138

    原文出处:拓端数据部落公众号

    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。 

    相关视频:线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现

    线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例

    时长12:13

    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。 

    在第一个选项卡上,该函数显示用户选择的数据的预测区间。该函数通过从固定效应和随机效应项的模拟分布中抽样并组合这些模拟估计来快速计算预测区间,以产生每个观察的预测分布。

    在下一个选项卡上,固定效应和组级效果的分布在置信区间图上显示。这些对于诊断非常有用,并提供了检查各种参数的相对大小的方法。

    在第三个标签上有一些方便的方法,显示效果的影响或程度predictInterval。对于每种情况,最多12个,在所选数据类型中,用户可以查看更改固定效应的影响。这允许用户比较变量之间的效果大小,以及相同数据之间的模型之间的效果大小。

    预测

    预测像这样。

    predict(m1, newdata
    #>        1        2        3        4        5        6        7        8
    #> 3.146336 3.165211 3.398499 3.114248 3.320686 3.252670 4.180896 3.845218
    #>        9       10
    #> 3.779336 3.331012
    

    预测lmglm

    predInte(m1, newdata = Eval[1:10, ], n.sims = 500, level = 0.9,
    #>         fit      lwr      upr
    #> 1  3.074148 1.112255 4.903116
    #> 2  3.243587 1.271725 5.200187
    #> 3  3.529055 1.409372 5.304214
    #> 4  3.072788 1.079944 5.142912
    #> 5  3.395598 1.268169 5.327549
    #> 6  3.262092 1.333713 5.304931
    

    预测区间较慢,因为它是模拟计算。

    可视化

    可视化检查对象的功能。最简单的是得到固定和随机效应参数的后验分布。

    head(Sim)
    #>          term        mean      median         sd
    #> 1 (Intercept)  3.22673524  3.22793168 0.01798444
    #> 2    service1 -0.07331857 -0.07482390 0.01304097
    #> 3   lectage.L -0.18419526 -0.18451731 0.01726253
    #> 4   lectage.Q  0.02287717  0.02187172 0.01328641
    #> 5   lectage.C -0.02282755 -0.02117014 0.01324410
    

    我们可以这样绘制:

    pltsim(sim(m1, n.sims = 100), level = 0.9, stat = 'median'
    

    我们还可以快速制作随机效应的图:

    head(Sims)
    #>   groupFctr groupID        term        mean      median        sd
    #> 1         s       1 (Intercept)  0.15317316  0.11665654 0.3255914
    #> 2         s       2 (Intercept) -0.08744824 -0.03964493 0.2940082
    #> 3         s       3 (Intercept)  0.29063126  0.30065450 0.2882751
    #> 4         s       4 (Intercept)  0.26176515  0.26428522 0.2972536
    #> 5         s       5 (Intercept)  0.06069458  0.06518977 0.3105805
    
    plotR((m1, n.sims = 100), stat = 'median', sd = TRUE

    有时,随机效应可能难以解释

     Rank(m1, groupFctr = "d")
    head(ranks)
    #>      d (Intercept) (Intercept)_var       ER pctER
    #> 1 1866   1.2553613     0.012755634 1123.806   100
    #> 2 1258   1.1674852     0.034291228 1115.766    99
    #> 3  240   1.0933372     0.008761218 1115.090    99
    #> 4   79   1.0998653     0.023095979 1112.315    99
    #> 5  676   1.0169070     0.026562174 1101.553    98
    #> 6   66   0.9568607     0.008602823 1098.049    97

    效果模拟

    解释LMM和GLMM模型的结果很困难,尤其是不同参数对预测结果的相对影响。

    
    impact(m1, Eval[7, ], groupFctr = "d", breaks = 5,
    n.sims = 300, level = 0.9)
    
    #>   case bin   AvgFit     AvgFitSE nobs
    #> 1    1   1 2.787033 2.801368e-04  193
    #> 2    1   2 3.260565 5.389196e-05  240
    #> 3    1   3 3.561137 5.976653e-05  254
    #> 4    1   4 3.840941 6.266748e-05  265
    #> 5    1   5 4.235376 1.881360e-04  176

    结果表明yhat根据我们提供的newdata在组因子系数的大小方面,从第一个到第五个分位数的变化。

    ggplot(impSim, aes(x = factor(bin), y = AvgFit, ymin = AvgFit - 1.96*AvgFitSE,
    ymax = AvgFit + 1.96*AvgFitSE)) +

    非常感谢您阅读本文,有任何问题请在下面留言!


    最受欢迎的见解

    1.基于R语言的lmer混合线性回归模型

    2.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)

    3.R语言线性混合效应模型实战案例

    4.R语言线性混合效应模型实战案例2

    5.R语言线性混合效应模型实战案例

    6.线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样

    7.R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度

    8.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长

    9.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

    展开全文
  • 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。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本...
  • 测试非线性回归中的交互作用 因子实验在农业中非常普遍,它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。例如,可以在两种不同的施氮水平(例如高和低)下进行基因型评估,以了解基因型的排名是否取决于养分的可用...
  • 序言 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...简单的说,混合模型中把研究者感兴趣的自变量对因变量的影响称为固定效应,把其他控制的情景变..
  • 基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中...
  • 本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。
  • 我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型。将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。
  • 广义线性模型(GLM)是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来,该概率分布可以是高斯分布、二项分布、多项式分布、泊松分布、伽马分布、指数分布。连接函数有:
  • 例如,多级模型本身可以称为分级线性模型,随机效应模型,多级模型,随机截距模型,随机斜率模型或汇集模型。根据学科,使用的软件和学术文献,许多这些术语可能指的是相同的一般建模策略。 读入数据 多级模型...
  • 在这里,我们观察到奇异拟合,因为截距和x随机效应之间...处理该模型的一种方法是删除高阶随机效应(例如X:ConditionB),并查看在测试奇异性时是否有区别另一种是使用贝叶斯方法,例如blme软件包以避免奇异性。 ...
  • 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...
  • 作为第一步,R&B从一个不包含协变量的空模型开始。...要在SPSS中进行估算,请转至分析→混合模型线性... 出现“指定主题”和“重复”菜单。在此示例中,分组变量是id,因此应将其放在“主题”框中。 ...
  • 全文链接:http://tecdat.cn/?p=24074​​​​​​​ 原文出处:拓端数据部落公众号 相关视频:线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现 线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例 ...
  • 基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中...
  • 线性混合模型(有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型",取决于上下文)是一种回归模型,它同时考虑了(1)被感兴趣的自变量(如lm())所解释的变化--固定效应,以及(2)不被感兴趣的自变量解释的变化--随机效应。...
  • 如何使用广义线性模型(例如,逻辑回归)进行基于时间的眼动追踪分析? 如何在同一端使用经验logit回归? 和反正弦根转换吗? 混合效果模型的随机效果(截距和斜率)如何在lmer()中工作? 增长曲线分析 我如何看待...
  • 混合模型在统计学领域已经存在了很长时间。例如,标准的方差分析方法可以被看作是混合模型的特殊情况。最近,混合模型有多种应用和扩展,使其能够涵盖各种不同的数据情况。 术语 对于不熟悉的人来说,围绕混合模型...
  • 混合模型适合需求吗? 混合模型在很多方面与线性模型相似。...如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集,则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。 什么概率分布最适合数据? ......
  • 本文档用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过程和输出。
  • 本教程对多层回归模型进行了基本介绍 。 受欢迎程度数据集包含不同班级学生的特征。本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度(根据其同学)之间的关系的假设。 ...
  • 星期三,在课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的...通过对数链接从(标准)广义线性模型获得的预测 > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(lin.........
  • 原文链接:http://tecdat.cn/?p=20904 环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述。
  • 拓端tecdat|R语言分层线性模型案例

    万次阅读 2019-06-13 22:02:18
    基于R语言的lmer混合线性回归模型 2.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) 3.R语言线性混合效应模型实战案例 4.R语言线性混合效应模型实战案例2 5.R语言线性混合效应模型实战案例 6....
  • 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的,并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下,潜在类别混合模型在于假设人口是异质的,并且由 G 潜在类别的受试者组成,其特征是 G 平均轨迹曲线。 潜类别...
  • 广义可加模型(generalized additive models,GAMs)是广义线性模型和可加模型的结合,由 Hastie T 和 Tibshirani R于1986 年首先提出,其不要求应变量与自变量满足线性关系,适用于非线性数据的研究。既往我们已经...
  • 每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间...时间相关模型 一种直观的预测方法是参考最近的时间点。今天的股价可能会比昨天的价格更接近五年前的价格。因此,在预测今天的价格时,我们会比最近......

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 445
精华内容 178
关键字:

广义线性混合模型spss