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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

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 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合 或者我们可以拟合广义分布和随机效应 一个简单的例子 让我们尝试一个简单的例子。... method = 参数来 geom_smooth指定模型公式。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。...点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

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 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合 或者我们可以拟合广义分布和随机效应 一个简单的例子 让我们尝试一个简单的例子。... method = 参数来 geom_smooth指定模型公式。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。...点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    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）来描述这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。... method = 参数来 geom_smooth指定模型公式。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    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 。这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。... method = 参数来 geom_smooth指定模型公式。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

    1.9K20

    散点图及数据分布情况

    5.7 根据已有模型向散点图添加拟合线 5.8 添加来自多个已有模型的拟合线 5.9 向散点图添加模型系数 5.10 向散点图添加边际地毯 5.11 向散点图添加标签 5.12 绘制气泡图 5.13...Q：如何向图形添加模型信息？...中的文本不能直接以表达式对象作为输入，其参数通常是字符串，接收后通过parse（）参数将字符串转化为公式。...#这里可以使用jitter添加扰动并且改变size减少线宽解决这个问题 5.11 向散点图添加标签 Q：如何向散点图添加标签？...传递一个指定x和y带宽的向量到h，这个参数会被传递给实际生成密度估计的函数kde2d().在本例中，我们将在x，y轴方向上生成一个更小的带宽，以使密度估计对数据的拟合程度更高。

    8.2K10

    R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

    函数ggplot()虽然设置图形，但没有自己的视觉输出，而是使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在散点图的例子中，函数geom_point()在图形中画点，创建了一个散点图。最后，函数labs()是可选的，可添加注释(包括轴标签和标题)。 图1，散点图 ?...图2与图1最大的区别在于添加了一条“平滑”曲线，这里用到了函数geom_smooth()。对于图3，ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法。...在基础图形中可以实现的图形“组合”在ggplot2中自然也不是难事，可以使用函数facet_wrap()和函数facet_grid()创建。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子，该函数中的参数含义依次为：method代表要使用的平滑函数，如lm、glm等；参数formula代表在函数中使用的公式，和回归分析中的参数formula

    5.2K31

    「R」ggplot2数据可视化

    使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。...ggplot2包提供了分组和小面化的方法。分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...~sex) 添加光滑曲线 这一部分我们着重分析一下添加平滑曲线到散点图的方法。 我们可以使用geom_smooth()函数来添加一系列的平滑曲线和置信区域。...允许的值包括lm, glm, smooth, rlm, glm,分别对应线性、广义线性、loess、健壮线和广义相加模型。smooth是默认值 formula= 在光滑函数中使用的公式。

    7.4K10

    测度转换 (下) – 漂移项转换

    最后看几个漂移项转化可以用到的地方，比如推导 Quanto 调整，时间调整等等。实际上漂移项转化可用在任何用 SDE 对资产价格建模的地方。 提醒：本章内容偏难，但一旦学会了就可以一劳永逸。...从上面定理的式子可看出，在不同的应用中只需设定 计价物 A(t) 和 B(t) 它们的扩散项 σA(A(t),t) 和 σB(B(t), t) 布朗运动向量之间的相关性 ρ 然后套公式即可列出不同测度下漂移项...3 实际应用 在本节中，我们运用第 2 节推导出来的公式来计算利率 Quanto、商品 Quanto 和 LIA 里面的标的资产 SDE 在不同测度下的漂移项。...我们可以在〖Quanto 调整〗和〖时间调整〗两贴中对比推导结果。...---- 第三步：将两个 SDE 中的扩散项带入公式。

    2.2K10

    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    stat可以向数据集添加新变量。将几何映射到这些新变量是可能的 几何体：是指绘制来表示数据的几何对象；每个geom控制我们创建的打印类型。...第二步，加点 第三步，为了绘制具有平滑曲线的散点图，我们在上一个plot对象中添加了一个名为geom_smooth()的附加几何层。...输出显示，在plot对象中添加了一个附加层，该层使用线性模型进行拟合。曲线也有置信带，我们可以设置se=FALSE来关闭置信带。...但是，在某些情况下，例如出版物，我们可能希望将标题添加到绘图中，也可能希望更改X轴和Y轴标签。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图 数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。

    5K20

    R for data science （第一章） ②

    facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。...要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。...geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。

    4.4K30

    R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

    train_lm <-......odel(train_lm) 预测值和观测值之间不匹配。部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。 我们还可以查看预测与量化残差图。...plotResiduals(res) check_overdispersion(train_glm) |> plot() ## `geom_smooth()` using method = 'loess...二项式逻辑回归 在二项逻辑回归中，我们主要是估计获得正面的概率。然后我们以权重的形式提供（而不是估计）试验次数。这里使用的典型链接函数是logit函数，因为它描述了一个在0和1之间饱和的逻辑函数。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。

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    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章（下）岭回归及R实现 广义线性模型

    9.4岭回归及R实现 岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，它是通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法...其中，formula是回归模型公式表达形式，形如response~predictors; data指定数据的数据框;当只需要data 的一个子集参与计算时，用参数subset来设置;na.action表示遇到缺失值时应采取的行为...;lambda是岭参数的标量或矢量:model, x和Y均为逻辑值，分别表示结果是否返回模型框架、设计矩阵和响应变量。...其中，formula为拟合公式，与函数lm()中的参数formula用法相同;最重要的参数是family, 用于指定分布族，包括正态分布(gaussian)、二项分布(binomial)、泊松分布(poisson...",pch="*") > abline(0,1) #添加直线y=x，截距为0，斜率为1 若假设上例中的索赔次数服从负二项分布，在R中应输入指令: > library(MASS) > attach(dat

    9.6K20

    线性回归模型中的正规方程推导

    本文对吴恩达老师的机器学习教程中的正规方程做一个详细的推导，推导过程中将涉及矩阵和偏导数方面的知识，比如矩阵乘法，转值，向量点积，以及矩阵（或向量）微积分等。...求θ的公式 在视频教程中，吴恩达老师给了我们一个如下图红色方框内的求参数 θ 的公式 ? 先对图中的公式简单的说明一下。...公式中的 θ 是 n+1 元列向量，y 是m元列向量，X 是一个 m 行 n+1 列的矩阵。...具体到上图中的例子，X 和 y在上图已经有了，它们都是已知的值，而未知的 可以通过图中的公式以及X和y的值求出来，最终得到假设函数(hypothesis function)为 假设函数和代价函数 多元线性回归的假设函数和代价函数如下...， 所以 把(2)和(3)代入(1)式有 如前所述，J(θ)取得最小值时其对于θ导数为0，于是有 推出 使用矩阵乘法的分配律有 移项 等式两边同时在左边乘以 ，为什么要在左边乘呢，因为矩阵乘法有顺序

    2.3K40

    超简单的置信区间拟合散点图绘制方法推荐~~

    今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。...这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下： R-ggplot2::geom_smooth()函数绘制 Python-seaborn::lmplot()函数绘制 R-ggplot2::geom_smooth...(method = 'lm') 可以看出：使用ggpubr::stat_regline_equation() 和ggpubr::stat_cor() 分别添加了拟合公式和R和P等指标的添加。...Python-seaborn::lmplot()函数绘制 这里小编使用了Python-seaborn库中的lmplot()函数进行绘制，详细如下： 「样例一」：单一类别 import seaborn as...以上就是简单的介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间的散点图，更多详细资料可参考：ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间

    3.4K40

    R语言非线性拟合之多项式回归

    但是在拟合线的开头和末尾可以发现有点上翘的趋势，这也是多项式拟合的缺点，如果此时在两头多点数据，可能拟合效果就不是很好了。解决方法也很简单，就是我们下次要介绍的样条回归。...多项式回归的公式写法像上面这样略显复杂，如果是更高次的项，岂不是更复杂？当然是有简便写法的。可以使用poly()函数。...poly()函数极大的简化了公式写法，而且很好理解，后面的数字就代表了次方。...： df.tmp <- data.frame(x = x, y= y) ggplot(df.tmp, aes(x,y))+ geom_point(size=2)+ geom_smooth(method...当然可以了，只是把自变量变成多次项而已，和lm用法一模一样，函数使用glm()/coxph()等即可！

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    FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part II

    在 Tn-远期测度下，Fn(t) 是鞅，因此漂移项为零， ，其中 是该测度下的计价物。对于其他计价物 N(t)，我们有以下漂移项转换公式，见「漂移项转换」一贴里的小节 2.4 的结论。...因此我们可以简化 Fn­(t) 的 SDE 为 LMM 中的远期利率在风险中性测度下的漂移项是有跳跃的，因此我们只能用即期测度来近似它，但是 FMM 中的远期利率在风险中性测度下的漂移项是没有跳跃，验证如下...2.3 即期测度下的 Fn(t) 在公式 [E1] 中将 N(t) = B(t)，QN = QB，那么 Fn(t) 在测度 QB 下的漂移项为 离散银行存款 B(t) 的公式可以从 T0 累积（accumulate...在 LMM 框架中，我们通常用 QB 测度来近似 Q 测度，因此无法量化两者之间的差距，但在 FMM 框架中，我们可以量化。比较在 Q 测度和 QB 测度下的漂移项，发现两者只差一项，解释如下。...2.4 Tk-远期测度下的 Fn(t) 在公式 [E1] 中将 N(t) = P(t,Tk)，QN = QT_k，那么 Fn(t) 在测度 QT_k 下的漂移项为 和前面推导过程相似，我们用 Fi(t)

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    数据科学24 | 回归模型-基本概念与最小二乘法

    回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。 用一个简单的例子介绍最小二乘回归法拟合线性模型： 例：UsingR包的galton数据集，包括配对的父母和孩子的身高。...图3.孩子身高的均值 证明孩子身高的均值 是使公式 最小的?值： ? 即?等于孩子身高均值 时，残差平方和最小。...值的残差平方和变化 可以看到，斜率?=0.64时，残差平方和最小。可以用 预测孩子的身高。 在R中可以用lm()函数快速拟合线性模型。...经验标准差和方差 定义经验方差为 定义经验标准差为 ，注意标准差与数据有相同单位 的经验标准差为1，这个过程称为"缩放"数据。 有时选择以分母 代替分母 ，后者为无偏估计 3....中检查计算，根据公式计算的斜率和截距与lm()函数拟合回归线得到的结果一样。

    4K20

    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。...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...这种方法依赖于渐近无偏性的渐近参数，也依赖于使用夹心方法的标准误差估计。因此，我会谨慎地在“小型”研究中使用它。小有多小？...在张等人的论文中，使用n = 600进行了模拟，估计是无偏的，置信区间的标称覆盖率为95％。

    60210

    科研绘图神器之Plotluck（如何节省时间）

    介绍 通常，在统计绘图软件中，我们先确定图片类型（点，线）和所需绘图数据绘制某些类型的图表。在R语言中，许多开发者已经在基础图形之上开发了许多软件包，例如网ggplot2软件包。...目前许多的可视化的软件包建立在ggplot2之上。Plotluck的目标是将可视化简单化处理，用户仅指定“（数据和变量关系），然后其他需求（例如，图的类型的选择）软件会自动决定。...以下是plotluck中的等价物： library(plotluck) plotluck(iris, Petal.Width~Petal.Length|Species) #> `geom_smooth(...不可否认的是，在这个简单的例子中，代码并没有太大的减少;然而，在现实世界中，作者通常需要花费时间来更多的思考和预处理。对于包括各种类型数据的混合数据，确定其绘图类型并不简单。...但是我们大体知道了数据的分布：有2个分类变量和4个连续变量; pop和gdpPercap偏态分布，因此需要对其应用对数变换。 变量相关性 假设我们现在对目标lifeExp与其他变量关系感兴趣。

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