我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这大大提升了用户的学习成本。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...Python 中拥有正则表达式库re,和一个内置的字符串软件包 string。 RStudio -> Rodeo ? 对于许多用户来说，RStudio 是 R 语言中一款非常友好的编辑器。...在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。在 Python 中，最相近的软件库是 Jupyter。
参考： Seurat::LabelClusters 前言 回顾一下前面的内容： [[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]] [[109-R可视化...33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...格式如下： myLabelggPoint <- function(my_data, my_label, ifrepel){ NULL } 这里再额外安利一个seurat 中散点图用到的R包：exaexa.../scattermore: very fast scatterplots for R (github.com)[1] ★Scatterplots with more datapoints....但是，如果你致力于构建自己的绘图R 包，也可以尝试学习seurat 的dimPlot 及LabelClusters 函数哦。
1、基础方差分析 ANOVA和回归方法（下一次推文的主要内容）虽然都是独立发展而来，但是从函数形式上看，它们都是广义线性模型的特例。用学习绘图时用到的函数lm()也能分析ANOVA模型。...其中R默认调用序贯型，而有些统计软件（如SPSS）默认调用边界型。也不用担心必须应用其它两种理解方式的情形，R中提供了很多函数包来应对（如包car中的函数Anova()）。） ?...（利用包gplot中的函数plotmeans()绘制了组均值图形，图中也可以清楚的看到它们之间的差异。代码见文末找胖雨小姐姐。） ?...（由于使用了协变量，你可能想要获取调整的组均值，即去除协变量效应后的组均值。可使用 effects包中的effects()函数来计算调整的均值。） ?...还可以用包HH中的函数ancova()对单因素协方差分析的结果进行可视化。从图6中可以看出，用怀孕时间来预测出生体重的回归线相互平行，只是截距项不同。随着怀孕时间增加，幼崽出生体重也会增加。
图（A）：从相关性推断因果关系很可怕 在图（A）中，冰淇淋销量的增长与夏季鲨鱼的袭击密切相关。您认为这有意义吗？这是一种关联，但不是因果关系，因为并非以上三个条件中的所有条件都成立。...不连续性回归（RD） RD设计将刚好高于和刚好低于阈值的对象进行比较，如图（D）中“Before”方案中的绿色框所示。预计绿色框中的主题非常相似。...假设我们从上面的方程式中省略了Z_it和W_i，而仅将y_it回归到x_it上。我们知道婚姻状况（x_it），年龄（Z_it）和种族（W_i）很可能相关。...因此，我们可以得出因果关系，即较高的啤酒税会导致较低的死亡率。 ? 模型2：Entity_effects 如何理解三个模型中的R-squared值？...模型1中的R-squared为0.3577，高于模型2中的R-squared0.1286。这意味着模型1的拟合效果更好。模型3中的0.4662怎么样？
更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...参数效应的可视化 为了使参数效应的解释更加容易，我们可以对参数效应可视化。 plot(Effects) 请注意，在这两张图中，Y刻度指的是留级的概率，而不是几率。概率比几率更容易解释。...AUC测量区分度，即测试对有目标反应和无目标反应的人进行正确分类的能力。在目前的数据中，目标变量是留级。我们从 "留级 "组和 "不留级 "组中随机抽取一名学生。...,LCMM)分析老年痴呆年龄数据 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R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed effects...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层
方差分析主要通过F检验来进行效果评测，若治疗方案的F检验显著，则说明检验样本组间均值不同。 ? ANOVA模型拟合 从函数形式上看，ANOVA和回归方法都是广义线性模型的特例。...因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...ANOVA y ~ B * W + Error(Subject/W) 表达式中各项的顺序 当因子不止一个，并且是非平衡设计；存在协变量两者之一时，等式右边的变量都与其他变量相关。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...本例中，假定四个处理组通过怀孕时间来预测出生体重的回归斜率都相同。ANCOVA模型包含怀孕时间X剂量的交互项时，可以对回归斜率的同质性进行检验。
# 注意：轴标签应按从下到上的顺序排列。 # 要查看效应大小和p值，设置show.values和show.p= TRUE。只有当效应大小的值过大时，才会显示P值。...＃基本步骤： ＃1创建空图 #2 从数据中添加geom_points（） #3 为模型估计添加geom_point。...、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平 R语言非线性混合效应...effects logistic）模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型...LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS
p=11724最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。文中本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍介绍本教程期望：多层_回归_模型的基础知识 。R中编码的基础知识。...安装R软件包 lme4，和 lmerTest。步骤1：设定 如果尚未安装所有下面提到的软件包，则可以通过命令安装它们 install.packages("NAMEOFPACKAGE")。...现在我们可以为数据中的100个不同类别绘制不同的回归线我们清楚地看到，外向性和受欢迎程度之间的关系在所有层级中并不相同，但平均而言，存在明显的正向关系。...R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言建立和可视化混合效应模型...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次
p=11724文中本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据） 。 介绍本教程期望： 多层_回归_模型的基础知识 。 R中编码的基础知识。...安装R软件包 lme4，和 lmerTest。 步骤1：设定 如果尚未安装所有下面提到的软件包，则可以通过命令安装它们 install.packages("NAMEOFPACKAGE")。...编辑 现在我们可以为数据中的100个不同类别绘制不同的回归线 我们清楚地看到，外向性和受欢迎程度之间的关系在所有层级中并不相同，但平均而言，存在明显的正向关系。...R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言建立和可视化混合效应模型...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次
数据准备 加载必要的软件包 # 如果你还没有安装这些包，请使用install.packages("package_name")命令。...更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...参数效应的可视化 为了使参数效应的解释更加容易，我们可以对参数效应可视化。 plot(Effects) 请注意，在这两张图中，Y刻度指的是留级的概率，而不是几率。概率比几率更容易解释。...AUC测量区分度，即测试对有目标反应和无目标反应的人进行正确分类的能力。在目前的数据中，目标变量是留级。我们从 "留级 "组和 "不留级 "组中随机抽取一名学生。...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
plot(mod)----点击标题查阅往期内容R语言 线性混合效应模型实战案例左右滑动查看更多01020304效应大小的格式化图：让我们更改轴标签和标题。# 注意：轴标签应按从下到上的顺序排列。...＃基本步骤： ＃1创建空图 #2 从数据中添加geom_points（） #3 为模型估计添加geom_point。...嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平R语言非线性混合效应...）和交互可视化3案例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R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic...R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用
方法论 模型假设 从数据集来看，吸烟、喝酒和赌博的反应显然只有是或不是，这是二进制的。而且，所有的解释因素都可以被归类或被视为连续的。因此，使用Logistic回归作为基本模型是可靠的。 基础知识。...Logistic回归可以是二元的，也可以是多元的。在二进制中，结果只能是0或1，而在多进制中，结果可以是三个或更多，例如，A、B和C三个级别。...图中显示，男性吸烟者比女性吸烟者多一点，这意味着性别对吸烟偏好有影响。R输出也给出了同样的结论，P值是显著的，男性的估计值为0.20793，这意味着男性更可能吸烟。...因此，在单变量模型中加入随机效应是合理的。 使用'lme4'拟合单变量模型 在这一节中，吸烟、喝酒和赌博的数据将在单变量模型中被拟合。以下是来自R的结果。...---- 本文选自《R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据》。
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量的影响。...然后，您应该做的是从模型中删除固定效果和随机效果，然后进行比较以找出最合适的效果。一次删除固定效果和随机效果。保持固定效果不变，并一次删除一个随机效果，然后找出最合适的效果。...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R包运行，并且很难确定哪种方法合适。首先，我们需要测试是否可以使用惩罚拟似然（PQL）。...图中可以证明第二种模型的推论，即基因型和年份是变异的主要因素。----本文摘选 《 基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。...（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状
After Effects 2022是Mac上的视频特效编辑软件，被称为AE，拥有强大的特效工具，旋转，用于2D和3D合成、动画制作和视觉特效等，效果创建电影级影片字幕、片头和过渡，是一款可以帮助您高效且精确地创建无数种引人注目的动态图形和震撼人心的视觉效果软件...id=NzY4OTYwJl8mMjcuMTg2LjEyNy4zMQ%3D%3Dm1电脑安装弹出问题，让移动到废纸篓，就把安装包拖到桌面，打开终端输入sudo xattr -r -d com.apple.quarantine...安装器版本，如果不能直接打开(出现报错情况)在安装镜像内，右键打开--显示包内容依照下图路径，双击“install”打开安装教程，按下图顺序，依次安装即可运行After Effects，如果已经登陆ID...账号，会提示7天试用，点击左上角关闭从菜单栏--帮助--注销(你的ID账号)，软件会自动关闭，重新打开程序即可BETA版 v22.3.0中文激活版 根据镜像中文件名称顺序依次安装即可。...如下图：打开镜像包内【补丁.dmg】将左侧【Adobe After Effects 2022】补丁拖入右侧【MacOS】文件夹中，点击【替换】，替换完成即可！
p=11724 介绍 本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍 。 本教程期望： 多层_回归_模型的基础知识 。 R中编码的基础知识。 安装R软件包 lme4，和 lmerTest。...现在我们可以为数据中的100个不同类别绘制不同的回归线 我们清楚地看到，外向性和受欢迎程度之间的关系在所有层级中并不相同，但平均而言，存在明显的正向关系。...点击标题查阅往期内容 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） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们还可以对最极端的回归线进行颜色编码。...在输出的固定效果表的最后一列中，我们看到了P值，这些值表示所有回归系数均与0显着不同。 一层和二层预测变量 现在，我们（除了重要的1层变量）还在第2层（教师经验）添加了预测变量。...由于没有针对此方差的直接显着性检验，我们可以使用 软件包的 ranova() 函数 lmerTest，提供类似于ANOVA的随机效果表。
# rep函数里面的第一个参数是向量的起始时间，从2008-2010，第二个参数表示向量里面的每个元素都被4个小时间段。...模型的具体参数可以通过以下代码查看： # 查看模型的属性 > attributes(fit) $names [1] "coefficients" "residuals" "effects"...上图中红色的三角形就是预测值。 2、Logistic回归 Logistic回归是通过将数据拟合到一条线上并根据简历的曲线模型预测事件发生的概率。...广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...4、非线性回归 如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?
高臭氧水平被低估 从图中可以看出，当臭氧在[0,100]范围内时，线性模型非常适合结果。但是，当实际观察到的臭氧浓度高于100时，该模型会大大低估该值。...在该图中，我们看到大多数数据点都以[0，50]臭氧范围为中心。为了很好地拟合这些观察值，截距的负值为-65.77，这就是为什么该模型低估了较大臭氧值的臭氧水平的原因，在训练数据中臭氧值不足。...加权泊松回归 p.w.pois 如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。确实，[R2[R2该模型的最低价（截断线性模型为0.652 vs 0.646）。...摘要 我们从OLS回归模型开始（[R2= 0.604[R2=0.604），并试图找到一个更合适的线性模型。第一个想法是将模型的预测截断为0（[R2= 0.646[R2=0.646）。...此后，我们尝试通过使用Hmisc包估算缺失值来进一步改进模型。尽管生成的模型比初始OLS模型要好，但是它们没有获得比以前更高的性能（[R2= 0.627[R2=0.627）。
多元回归分析中，第一步检查一下变量间的相关性（如图3）。 ? 图3:变量相关性检查 从图中可以看到，谋杀率是双峰的曲线，每个预测变量都一定程度上出现了偏斜。...以mtcars数据框中的汽车数据为例，把汽车重量和马力作为预测变量，并包含交互项来拟合回归模型。通过effects包中的函数effect()，可以用图形展示交互项的结果。 ?...代码中绘制了一个Cook距离的示例图，图12。图中可以看到三个强影响点。 ? 图12:Cook距离图 Car包中函数avPlots()也有对应的功能，代码中已提供例子。...MASS包中的函数stepAIC()可以实现前者（代码例子中给出了向后回归（逐步回归中的一种））。...bootstrap包中的函数crossval()可以实现交叉验证，在此基础上可以自定义一个函数来对模型的R平方统计量做了k重交叉验证（函数及例子见代码）。
介绍 本教程对多层回归模型进行了基本介绍 。 本教程期望： 多层回归模型的基础知识 。 R中编码的基础知识。 安装R软件包 lme4，和 lmerTest。...现在我们可以为数据中的100个不同类别绘制不同的回归线 ? 我们清楚地看到，外向性和受欢迎程度之间的关系在所有阶层中并不相同，但平均而言，存在明显的正向关系。...在本教程中，我们将显示这些不同斜率的估计值（以及如何解释这些差异）。 我们还可以对最极端的回归线进行颜色编码。 现在我们可以在人气数据上使用此功能。...在输出的固定效果表的最后一列中，我们看到了P值，这些值表示所有回归系数均与0显着不同。 一层和二层预测变量 现在，我们（除了重要的1层变量）还在第2层（教师经验）添加了预测变量。...由于没有针对此方差的直接显着性检验，我们可以使用 软件包的 ranova() 功能 lmerTest，提供类似于ANOVA的随机效果表。
本文参考了Bodo Winter博士的教程Linear models and linear mixed effects models in R教程1教程2的结构。...后者表示所有影响体重的不可测量的效应总和，是随机和不可控制的。 从数据中我们发现，一尾虾的体重还受它所在的测试池和所在家系的影响。因此，这两个效应也需要放到模型中。...一般，混养前体重越大的家系，混养结束时体重也会越大。我们在分析混养后体重时，需要考虑混养前每个家系体重对它的影响。这个混养前家系体重，就是一个协变量，在回归分析中，也会称为自变量，解释变量。...从系数列表中，针对雌性两个性别，给出了不同的回归系数。这主要是由于雌雄生长速度的差异造成的，后期雌虾生长速要快于雄虾。...lmerTest包中的rand()函数提供该功能。
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