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具有mgcv软件包的GAM随机效应的方差-协方差矩阵

是用于广义可加模型(Generalized Additive Model,GAM)中处理随机效应的一种方法。GAM是一种灵活的统计模型,可以用于建模非线性关系和处理高维数据。随机效应是指在建模过程中考虑到的随机变量,它们可以捕捉到数据中的随机变异。

方差-协方差矩阵描述了随机效应之间的方差和协方差关系。它是一个方阵,对角线上的元素表示各个随机效应的方差,非对角线上的元素表示不同随机效应之间的协方差。

mgcv软件包是R语言中用于拟合广义可加模型的一个强大工具。它提供了丰富的函数和方法,可以灵活地处理各种数据类型和模型结构。在mgcv中,可以使用随机效应来考虑数据中的随机变异,并使用方差-协方差矩阵来描述随机效应之间的关系。

GAM随机效应的方差-协方差矩阵在许多领域都有广泛的应用。例如,在生态学中,可以使用GAM随机效应来建模物种间的随机变异;在医学研究中,可以使用GAM随机效应来考虑患者间的随机变异。通过使用方差-协方差矩阵,我们可以更准确地估计模型参数,并进行更可靠的推断。

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SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

同样,对于随机效应,他 仅报告截距的卡方统计量和p值。这些结果与其他程序结果相同。 R结果 R报告方差成分(例如HLM)标准偏差,而lme4软件包报告固定效应t统计量。 ...Stata结果 当我们向Stata中模型添加预测变量时,我们添加了cov(un)选项,指定了非结构化协方差矩阵。...汇总 对于方差非常接近零随机效应,六个程序以不同方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应标准误差或p值,而其他变量估计值和标准误差均具有相当大差异。...对于具有非结构化协方差矩阵更复杂模型,其他程序可能会运行更有效算法,因此优于SPSS。...这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型中添加更复杂参数时,应谨慎使用。 与以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。

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R结果 R报告方差成分(例如HLM)标准偏差,而lme4软件包报告固定效应t统计量。 SPSS结果 屏幕截图: 需要在“随机”窗口中指定非结构化协方差类型。...Stata结果 当我们向Stata中模型添加预测变量时,我们添加了cov(un)选项,指定了非结构化协方差矩阵。...汇总 对于方差非常接近零随机效应,六个程序以不同方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应标准误差或p值,而其他变量估计值和标准误差均具有相当大差异。...对于具有非结构化协方差矩阵更复杂模型,其他程序可能会运行更有效算法,因此优于SPSS。 Mplus结果 现在,我们在BETWEEN模型部分中包含两个ON语句,以指示与教师经验跨层次交互。...汇总 加上两个跨层交互项,Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型中添加更复杂参数时,应谨慎使用。

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同样,对于随机效应,他 仅报告截距的卡方统计量和p值。这些结果与其他程序结果相同。 R结果 R报告方差成分(例如HLM)标准偏差,而lme4软件包报告固定效应t统计量。 ...Stata结果 当我们向Stata中模型添加预测变量时,我们添加了cov(un)选项,指定了非结构化协方差矩阵。...汇总 对于方差非常接近零随机效应,六个程序以不同方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应标准误差或p值,而其他变量估计值和标准误差均具有相当大差异。...对于具有非结构化协方差矩阵更复杂模型,其他程序可能会运行更有效算法,因此优于SPSS。...这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型中添加更复杂参数时,应谨慎使用。 与以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。

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使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM

R结果 R报告方差成分(例如HLM)标准偏差,而lme4软件包报告固定效应t统计量。   SPSS结果  屏幕截图:  需要在“随机”窗口中指定非结构化协方差类型。...Stata结果  当我们向Stata中模型添加预测变量时,我们添加了cov(un)选项,指定了非结构化协方差矩阵。...汇总 对于方差非常接近零随机效应,六个程序以不同方式处理估计值。SAS和Stata无法报告随机效应标准误差或p值,而其他变量估计值和标准误差均具有相当大差异。...对于具有非结构化协方差矩阵更复杂模型,其他程序可能会运行更有效算法,因此优于SPSS。  Mplus结果  现在,我们在BETWEEN模型部分中包含两个ON语句,以指示与教师经验跨层次交互。...汇总 加上两个跨层交互项,Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型中添加更复杂参数时,应谨慎使用。

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机器学习高斯混合模型(后篇):GMM求解完整代码实现

03 — EM求解代码解析 1 初始化参数 需要初始化参数包括: 每个簇均值,数组形状参考注释(K by D意思是K行D列); 协方差(这个需要特别注意,一维高斯是方差,二维以上是协方差,形状也需要特别注意...4 每个簇均值和协方差求解 每个簇样本和协方差求解公式如下: ?...多维高斯分布概率密度公式见下,式子中 d 表示维数(也就是特征个数),求和符号指:协方差(二维及以上是个方阵) ?...一维高斯分布协方差方差,是一个数。...虽然以上算法能实现多维高斯分布聚类,但是鉴于篇幅,明天推送关于多维高斯分布聚类结果展示,协方差,概率密度图等都有着非常重要应用,并且它们也是非常有意思。 谢谢您阅读!

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