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Logistic回归模型、应用建模案例

这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。...FPR：False Positive Rate，将实际的0错误地预测为1的概率，b/(a+b)。...通过对这10000个消费者进行研究，建立logistic回归模型进行分类，我们得到有可能比较积极的1000个消费者，b+d=1000。...pROC包，它可以方便的比较两个分类器，并且能自动标出最优临界点，图形看起来比较漂亮： install.packages("pROC") library(pROC) modelroc=roc(anesthetic...逻辑回归我们用glm函数实现，该函数提供了各种类型的回归，如：提供正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项。我们用的logistic回归使用的是二项分布族binomial。

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「R」R 中的方差分析ANOVA

ANOVA y ~ x1 + x2 + A * B 随机化区组 y ~ B + A (B是区组因子) 单因素组内ANOVA y ~ A + Error(subject/A) 含单个组内因子(W)和单个组间因子的重复测量...ANOVA对治疗方式的F检验非常显著，说明五种疗法的效果不同。 多重比较 虽然ANOVA对各种疗法的F检验表明五种药物的治疗效果不同，但是没有告诉你哪种疗法与其他疗法不同。多重比较可以解决这个问题。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。...单因素协方差分析 ANCOVA扩展了ANOVA，包含一个或多个定量的协变量。 下面的例子来自multcomp包中的litter数据集。怀孕的小鼠被分为四个小组，每组接受不同剂量的药物处理。...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。

4.7K21
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    思影科技近红外脑功能数据处理服务

    一、激活分析 1.使用NIRS_SPM进行激活分析 使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算...2.统计分析 根据客户的实验设计，选择合适的方法对提取的beta值进行统计分析，包括：T检验，包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等；方差分析（ANOVA），包括单因素方差分析、重复测量方差分析、...，并在预处理过的数据中提取：峰值、达峰时间、平均幅值等特征进行后续的统计分析。...2.统计分析 根据客户的实验设计，选择合适的方法对提取的特征进行统计分析，包括：T检验，包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等；方差分析（ANOVA），包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析...2.统计分析 根据客户的实验设计，选择合适的方法对提取的特征进行统计分析，包括：T检验，包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等；方差分析（ANOVA），包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析

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    理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

    summay函数可以给出摘要统计信息, 仅仅依靠R^2不能得出回归模型是否符合要求，往往使用经过调整的R^2进行无偏差的估计。...Cook距离，测量某个观测值对一组回归系数的影响。...基于高斯模型的广义线性回归 广义线性模型是对线性回归的推广，模型通过一个连接函数得到线性预测结果。本书是一本难得的写的内容很深入的书，阅读到此已经深有体会。...GAM是一般线性模型的半参数扩展，更适合处理那些非独立变量与独立变量之间存在复杂非线性关系的情况。...设计用于最大化来自不同分布的非独立变量y的预测能力，评估预测变量的非参数函数。

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    【SAS Says】基础篇：8. 相关、回归等初步统计

    0.05或95%，用在means语句中使用ALPHA=option可以得到不同的置信度。...Means语句的基本形式为： MEANS effects/options; Effect可以为model语句中的主效应。选项为希望使用的多重比较检验的名字。...现在想知道哪一组最高，因此还要用means语句，并选择Scheffe’s multiple-comparison过程来比较均值。代码为： ?...如果使用了类似means这样的语句，那么其结果将接在后面。 7中想要检验是否组与组之间的升高有区别，使用proc anova语句如下： ? 第一部分给出了分类变量的信息： ?...第二部分是方差分析的表： ? 因为模型是显著的，因此可以认为不是所有组的队员身高都相同。Means语句中的SCHEFFE选项比较了不同组的身高。 ?

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    R语言使用二元回归将序数数据建模为多元GLM

    或者，可以让每个预测变量在每个切入点对结果产生不同的影响。 如何使用单变量GLM软件对此建模？UCLA idre页面上有关于多元随机系数模型的文章。...基本思想是将数据堆叠起来，使其成为一种重复测量，但是找到一种向软件发出信号的信号，即结果是不同的，从而对预测变量要求不同的截距和斜率。...但是，使用估计glm()不能建立一个人的结果之间的依存关系的估计会产生不同的结果。 Estimate Std....我们可以使用或使用函数ordinal进行比较pom.ord和npom.ord建模anova()，从而进行相同的测试nomimal_test()。两者都是似然比检验，比上述GEE的Wald检验更充分。...由于某种原因，我仍未弄清楚，当一个人尝试使用fitted()函数从模型中获得预测的概率时，它仅返回一组拟合的概率。理想情况下，它应该为每个阈值返回拟合概率。

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    【SAS Says】基础篇：基本统计、相关分析与回归分析

    0.05或95%，用在means语句中使用ALPHA=option可以得到不同的置信度。...Means语句的基本形式为： MEANS effects/options; Effect可以为model语句中的主效应。选项为希望使用的多重比较检验的名字。...现在想知道哪一组最高，因此还要用means语句，并选择Scheffe’s multiple-comparison过程来比较均值。代码为： ? 结果将在8中讨论： 8....如果使用了类似means这样的语句，那么其结果将接在后面。 7中想要检验是否组与组之间的升高有区别，使用proc anova语句如下： ? 第一部分给出了分类变量的信息： ?...第二部分是方差分析的表： ? 因为模型是显著的，因此可以认为不是所有组的队员身高都相同。Means语句中的SCHEFFE选项比较了不同组的身高。 ? 9.

    3.9K50

    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|附代码数据

    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）。...创建一个显示两年研究中每只飞鸟的测量对图。可以尝试制作点阵图。是否有证据表明不同年份之间存在着测量变异性？ 构建线性混合效应模型 对数据进行线性混合效应模型，将单个鸟类视为随机组。...解释上一步中获得的重复性测量结果。如果你得到的重复性小于1.0，那么个体内测量结果之间的变化来源是什么。仅是测量误差吗？ 产生一个残差与拟合值的图。注意到有什么问题？似乎有一个轻微的正向趋势。...这不是一个错误，而是最佳线性无偏预测器（BLUPs）"收缩 "的结果。 分析步骤 读取并检查数据。...读取和检查数据 读取文件中的数据，并查看前几行以确保读取正确。 使用交互图来比较不同光波长实验下的个体鱼的反应。 使用什么类型的实验设计？*这将决定在拟合数据时使用的线性混合模型。

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    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|附代码数据

    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）。...创建一个显示两年研究中每只飞鸟的测量对图。可以尝试制作点阵图。是否有证据表明不同年份之间存在着测量变异性？ 构建线性混合效应模型 对数据进行线性混合效应模型，将单个鸟类视为随机组。...解释上一步中获得的重复性测量结果。如果你得到的重复性小于1.0，那么个体内测量结果之间的变化来源是什么。仅是测量误差吗？ 产生一个残差与拟合值的图。注意到有什么问题？似乎有一个轻微的正向趋势。...这不是一个错误，而是最佳线性无偏预测器（BLUPs）"收缩 "的结果。 分析步骤 读取并检查数据。...读取和检查数据 读取文件中的数据，并查看前几行以确保读取正确。 使用交互图来比较不同光波长实验下的个体鱼的反应。 使用什么类型的实验设计？*这将决定在拟合数据时使用的线性混合模型。

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    数据分析：假设检验方法汇总及R代码实现

    三、数据是否为配对数据的考量数据的配对性也是选择假设检验方法时需要考虑的因素之一。配对数据指的是两组数据之间存在一一对应关系的数据，如同一样本在不同时间或不同条件下的测量值。...重复测量单因素方差分析是一种统计方法，用于分析一个或多个受试者在不同时间点或条件下的测量结果，以确定不同条件对结果变量的影响是否存在统计学上的显著差异。...重复测量单因素方差分析要求至少有三种不同的处理水平或条件，以便比较它们对结果变量的影响。...处理水平大于2。单因素方差分析至少需要有三个不同的处理水平或组别，以便比较它们对因变量的影响。如果只有一个或两个处理水平，ANOVA方法将不适用，可能需要使用其他统计方法，如t检验。...当比较三组或更多组的数据时，如果数据满足正态分布和方差齐性的假设，我们可以使用ANOVA（方差分析）来评估组间差异。

    74610

    创建模型，从停止死记硬背开始

    设置两个组进行双样本t检验，使用相同的随机种子值可以得到与我一样的结果 现在已准备好用R语言运行 t 检验。...现在，将其作为具有分类特征的线性回归进行检验。 下面将用R语言显示简单线性回归的summary命令结果。 上面已经强调了重要的一点，将其与我们使用双样本t检验得到的结果进行比较，t值和p值是一样的！...使用R中的forcats包清理位置（Pos）列的级别，这里把一些类别合并在一起，得到C，F，G作为位置 然后，我们可以绘制按位置划分的职业得分箱形图： 位置对NBA球员职业得分影响的箱形图 我们可能想知道这些组的均值是否确实不同...广义线性模型包括一个线性预测函数 和一个将线性预测函数映射到响应变量的链接函数g( )： 这用R语言很容易实现，只需将lm( )函数改为glm( )函数，并指定要使用的链接函数。...仅拟合截距（〜1以上），两个球员的罚球百分比必须相同。 然后使用anova( )函数来比较建立的模型和原假设模型，指定方差分析使用似然比检验（LRT）。当然，通常要注意取与上面的比例检验相同的p值。

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    仅仅是因为，顾名思义，线性回归假定数据是线性的。 散点图显示 GDP 与时间之间似乎存在很强的关系，但这种关系不是线性的。如您所见，增长开始缓慢，然后从 2005 年开始，增长非常显着。...平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。 局部回归 局部回归涉及仅使用附近的训练观测值来计算目标点_x_ 0 处的拟合度  。...我们不需要对每个变量分别尝试许多不同的转换。 非线性拟合可以潜在地对因变量_Y_做出更准确的预测  。 因为模型是可加的，所以我们仍然可以检查每个预测变量对_Y_的影响，   同时保持其他变量不变。...点击标题查阅往期内容 MATLAB最小二乘法：线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较 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...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM（广义相加模型

    1.3K00

    R语言从入门到精通：Day11

    在上一次推文中，我们已经介绍了两组独立样本的t检验，那么多组（大于两组）样本的比较就要用到这次推文中介绍的方差分析（ANOVA）了。...不过，这里我们基本都使用函数aov()。两个函数的结果是等同的，但函数aov()函数展示结果的格式更容易理解。为保证完整性，最后会提供一个使用函数lm()的例子供大家参考。...怀孕小鼠被分为四个小组，每个小组接受不同剂量(0、5、50或500)的药物处理。产下幼崽的体重均值为因变量，怀孕时间为协变量。...代码中提供了三种方法的示例，大家可以自己选择偏好的方式。） ? 图7:函数interaction2wt()示例 ? 5、重复测量方差分析 而所谓重复测量方差分析，即受试者被测量不止一次。...小结 本次教程内容比较多，包括了单因素ANOVA、单因素ANCOVA、 双因素ANOVA、重复测量ANOVA和多因素MANOVA。

    1.6K21

    R语言利用基线协变量提高随机对照试验的效率

    p=6391 在这篇文章中，我将介绍基于半参数理论的最近开发的改进边际治疗效果估计的方法之一。 边际处理与条件处理效应 未经调整和调整后的治疗效果不同的一个重要例子是使用逻辑回归来模拟二元结果。...也就是说，治疗效果的边际或未调整比值比不同于以一个或多个基线协变量为条件的治疗效果。这意味着如果调整基线测量，真实治疗效果估计实际上与边际未调整治疗效果不同。...以提高的精度估计边际处理效果 基本思想是我们可以通过添加增强函数来修改由边际（未调整）处理效果估计器求解的估计方程，该函数利用基线协变量。 这是一个二进制变量，指示受试者被随机分配到哪个治疗组。...正如我们预期的那样（平均而言），条件处理效应的幅度大于边际效应。 现在我们将估计边际治疗效果，但利用基线协变量来获得更精确的估计。 接下来，我们必须适应两个工作模型和。...为此，我们在两个治疗组中拟合了单独的逻辑回归模型： q0mod glm（y [z == 0] ~x [z == 0]，data，family = binomial） q1mod glm

    60110

    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

    通过比较正确数据和错误数据的模型结果，可以更好地理解模型假设的重要性。 这段代码主要是进行模型选择，它使用了RIKZ数据集，并对随机效应进行了测试。...mod2：使用gls函数拟合一个广义最小二乘模型，该模型没有随机效应。 似然比检验：使用anova函数比较两个模型，但请注意，对于小样本量，似然比检验可能不够精确。...：使用lme和lmer函数拟合不同固定效应的混合效应模型，并比较这些模型。...两种模型都考虑了随机效应，但使用了不同的估计方法（lme使用最大似然法，lmer使用REML或ML）。 参数自助法似然比检验：与之前的自助法类似，但这次是针对固定效应部分的模型进行比较。...在这种情况下，我们有一个随机截距模型，其中每个组 ( g ) 都有自己的截距，但这些组共享一个共同的趋势。 glm summary 本教程重点介绍关于_x _趋势的推断 。

    17410

    R语言_方差分析

    这种情况下，关注的重点通常在组间的差异性分析，称为方差分析（ANOVA）。 术语 单因素组间方差分析 ? 这里，观测数相同，称为均衡设计，若不同称为非均衡设计。 方差显著性通过F检定来检定。...单因素组内方差分析，又叫做重复测量方差分析。 含组间和组内因子的双因素方差分析 ?...上面例子的ANOVA对各个疗法的F检验表明了五种药物疗法效果不同，但并未指出哪种疗法与其他不同。...#（2）控制怀孕时间，药物剂量与幼崽的出生体重有关 #去除协变量效应后的组均值 library(effects) effect("dose",fit) 多重比较 #用户定义的对照的多重比较 #假设：未用药与其他三种用药影响不同...在这个问题中，回归斜率相同指的是：四个处理组中，通过怀孕时间预测出生体重的回归斜率相同。 ANCOVA模型包含的怀孕时间*剂量的交互项，可对回归斜率的同质性进行检验。

    1.5K10

    我为什么不用ANOVA？

    ANOVA有三大要求，使用前要逐一检验： 数据平衡（没有缺失值）； 响应变量服从正态分布； 方差齐次（处理内不同水平的方差要相等; 编者著, 也有表示为: 独立性, 齐次性, 正态性....举例，下图中, 前3列是一个处理的3个水平，单独时都服从正态分布，但放在一起（第4列）就不是正态分布，方差不齐很常见，但一般线性模型中, 似乎没有合适的方法来解决。 ?...如果方差分析的3个条件都满足，那么用ANOVA是没有问题的，得到的结果和混合线性模型的是一致的。这里我总结了ANOVA和线性模型的关系（图2）。ANOVA在最小枝，可见有多么局限。 ?...从这张图中, 可以看到, 使用范围最广的是广义线性混合模型(GLMM), 广义线性模型(GLM)可以处理非正态数据, 混合线性模型(LMM)可以处理非齐次和非独立数据, GLM中的一般线性模型包括ANOVA...这是解决了非齐次的问题, 如果可以定义处理间的关系, 比如通过系谱A矩阵, 基因组G矩阵, 那么也可以处理非独立的情况. 3, 哪些软件能拟合线性模型？

    1.6K21

    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

    通过比较正确数据和错误数据的模型结果，可以更好地理解模型假设的重要性。 这段代码主要是进行模型选择，它使用了RIKZ数据集，并对随机效应进行了测试。...mod2：使用gls函数拟合一个广义最小二乘模型，该模型没有随机效应。 似然比检验：使用anova函数比较两个模型，但请注意，对于小样本量，似然比检验可能不够精确。...：使用lme和lmer函数拟合不同固定效应的混合效应模型，并比较这些模型。...两种模型都考虑了随机效应，但使用了不同的估计方法（lme使用最大似然法，lmer使用REML或ML）。 参数自助法似然比检验：与之前的自助法类似，但这次是针对固定效应部分的模型进行比较。...在这种情况下，我们有一个随机截距模型，其中每个组 ( g ) 都有自己的截距，但这些组共享一个共同的趋势。 glm summary 本教程重点介绍关于_x _趋势的推断 。

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