文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

举例来说，我建立了一个将所选基函数应用于向量 的基矩阵： R> mkais(1:5, tpe = "s", df = 4, egree = 2, cenvlue = 3) 结果是一个列表对象，存储基础矩阵和定义该矩阵的自变量...可用的选项是自然三次方或简单的B样条（类型=“ ns”或“ bs”）；虚拟变量层；多项式（“ poly”）；阈值类型的函数和简单的线性（“ lin”）。...首先，选择x的基函数得出Z，然后为x的每个基变量创建附加的滞后维度，从而生成一个 数组R˙。通过定义的C，DLNM可以表示为： 选择交叉基等于如上所述选择两组基函数，将其组合以生成交叉基函数。...这些选择可以通过函数summary（）进行检查。例如： R> summary(basis.temp) 为了估计相应参数η，可以在通用回归函数的模型公式中包括交叉基矩阵。...如上所示，该选择应既基于假设的暴露反应形状的合理性，又基于复杂性，可概括性和易于解释之间的折衷。第二级重点关注特定函数内的不同选择，例如用于定义样条曲线基的结的数量和位置。

78920

分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

举例来说，我建立了一个将所选基函数应用于向量 的基矩阵： R> mkais(1:5, tpe = "s", df = 4, egree = 2, cenvlue = 3) 结果是一个列表对象，存储基础矩阵和定义该矩阵的自变量...可用的选项是自然三次方或简单的B样条（类型=“ ns”或“ bs”）；虚拟变量层；多项式（“ poly”）；阈值类型的函数和简单的线性（“ lin”）。...首先，选择x的基函数得出Z，然后为x的每个基变量创建附加的滞后维度，从而生成一个 数组R˙。通过定义的C，DLNM可以表示为： 选择交叉基等于如上所述选择两组基函数，将其组合以生成交叉基函数。...这些选择可以通过函数summary（）进行检查。例如： R> summary(basis.temp) 为了估计相应参数η，可以在通用回归函数的模型公式中包括交叉基矩阵。...如上所示，该选择应既基于假设的暴露反应形状的合理性，又基于复杂性，可概括性和易于解释之间的折衷。第二级重点关注特定函数内的不同选择，例如用于定义样条曲线基的结的数量和位置。

48800
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

    该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。...举例来说，我建立了一个将所选基函数应用于向量 的基矩阵： R> mkais(1:5, tpe = "s", df = 4, egree = 2, cenvlue = 3) 结果是一个列表对象，存储基础矩阵和定义该矩阵的自变量...可用的选项是自然三次方或简单的B样条（类型=“ ns”或“ bs”）；虚拟变量层；多项式（“ poly”）；阈值类型的函数和简单的线性（“ lin”）。...这些选择可以通过函数summary（）进行检查。例如： R> summary(basis.temp) 为了估计相应参数η，可以在通用回归函数的模型公式中包括交叉基矩阵。...如上所示，该选择应既基于假设的暴露反应形状的合理性，又基于复杂性，可概括性和易于解释之间的折衷。第二级重点关注特定函数内的不同选择，例如用于定义样条曲线基的结的数量和位置。

    79820

    分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响

    该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。...举例来说，我建立了一个将所选基函数应用于向量 的基矩阵： R> mkais(1:5, tpe = "s", df = 4, egree = 2, cenvlue = 3) 结果是一个列表对象，存储基础矩阵和定义该矩阵的自变量...可用的选项是自然三次方或简单的B样条（类型=“ ns”或“ bs”）；虚拟变量层；多项式（“ poly”）；阈值类型的函数和简单的线性（“ lin”）。...这些选择可以通过函数summary（）进行检查。例如： R> summary(basis.temp) 为了估计相应参数η，可以在通用回归函数的模型公式中包括交叉基矩阵。...如上所示，该选择应既基于假设的暴露反应形状的合理性，又基于复杂性，可概括性和易于解释之间的折衷。第二级重点关注特定函数内的不同选择，例如用于定义样条曲线基的结的数量和位置。

    3.9K30

    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

    基函数 我们将从拟合模型开始，记住光滑项是一些函数的和， 首先，我们提取_基本函数_集  （即光滑项的bj（xj）部分）。然后我们可以画出第一和第二基函数。...betas <- gam_y$coefficients linear_pred <- model_matrix %*% betas 请看下面的图，记住这 X 是基函数的矩阵。...周期性光滑项fintrannual（month）由基函数组成，与我们已经看到的相同，只是样条曲线的端点被约束为相等，这在建模时是有意义的周期性（跨月/跨年）的变量。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。...R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 在r语言中使用

    96000

    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最近我们被客户要求撰写关于GAMs的研究报告，包括一些图形和统计输出。...基函数我们将从拟合模型开始，记住光滑项是一些函数的和，首先，我们提取_基本函数_集  （即光滑项的bj（xj）部分）。然后我们可以画出第一和第二基函数。...betas 基函数的矩阵。...周期性光滑项fintrannual（month）由基函数组成，与我们已经看到的相同，只是样条曲线的端点被约束为相等，这在建模时是有意义的周期性（跨月/跨年）的变量。...、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言中的多项式回归、B样条曲线

    1.2K20

    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

    基函数 我们将从拟合模型开始，记住光滑项是一些函数的和， 首先，我们提取_基本函数_集  （即光滑项的bj（xj）部分）。然后我们可以画出第一和第二基函数。...betas <- gam_y$coefficients linear_pred <- model_matrix %*% betas 请看下面的图，记住这 X 是基函数的矩阵。...周期性光滑项fintrannual（month）由基函数组成，与我们已经看到的相同，只是样条曲线的端点被约束为相等，这在建模时是有意义的周期性（跨月/跨年）的变量。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。...R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 在r语言中使用

    1K00

    R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

    分段线性样条函数 我们从“简单”回归开始（只有一个解释变量），我们可以想到的最简单的模型来扩展我们上面的线性模型， 是考虑一个分段线性函数，它分为两部分。最方便的方法是使用正部函数 ?...我们将在这里使用所谓的 b样条曲线， 我们可以用边界结点（5,55）和结 {15,25}定义样条函数 B = bs(x,knots=c(15,25),Boundary.knots=c(5,55),degre...换个角度说，对输出的解释会不同，预测应该是一样的。 Coefficients: Estimate Std....使用bs（）二次样条 当然，我们可以使用R函数执行相同的操作。但是和以前一样，这里的函数有所不同 matplot(x,B,type="l",col=clr6) ?...R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2

    1.4K20

    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

    基函数我们将从拟合模型开始，记住光滑项是一些函数的和，首先，我们提取_基本函数_集  （即光滑项的bj（xj）部分）。然后我们可以画出第一和第二基函数。...betas 基函数的矩阵。...周期性光滑项fintrannual（month）由基函数组成，与我们已经看到的相同，只是样条曲线的端点被约束为相等，这在建模时是有意义的周期性（跨月/跨年）的变量。...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归...、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言中的多项式回归、B样条曲线

    1.9K20

    R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

    示例1：一个简单的DLM 在第一个例子中，我指定了一个简单的DLM，评估PM10对死亡率的影响，同时调整温度的影响。我首先为这两个预测值建立两个交叉基矩阵，然后将它们包含在回归函数的模型公式中。...特别是，温度的交叉基是通过自然和非自然样条曲线指定的，使用来自软件包样条曲线的函数ns（）和bs（）。...代码如下： > varknots bs",df=5,degree=2) > lagknots <- logknots(30, 3) 预测空间的选择基函数是...PM10效应的线性函数和温度5自由度的二次B样条（fun=“bs”），通过函数equalknots（）选择，默认情况下，节点放置在预测器空间中的等间距值。...首先，我指定一个新的交叉基矩阵，运行模型并以通常的方式进行预测 指定的温度交叉基由双阈值函数和自然三次样条组成，分别以10°C和25°C的截止点作为预测器的维数，以对数标度中相等间距的节点值作为滞后量，

    2.8K30

    R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

    示例1：一个简单的DLM 在第一个例子中，我指定了一个简单的DLM，评估PM10对死亡率的影响，同时调整温度的影响。我首先为这两个预测值建立两个交叉基矩阵，然后将它们包含在回归函数的模型公式中。...特别是，温度的交叉基是通过自然和非自然样条曲线指定的，使用来自软件包样条曲线的函数ns（）和bs（）。...代码如下： > varknots bs",df=5,degree=2) > lagknots <- logknots(30, 3) 预测空间的选择基函数是...PM10效应的线性函数和温度5自由度的二次B样条（fun=“bs”），通过函数equalknots（）选择，默认情况下，节点放置在预测器空间中的等间距值。...首先，我指定一个新的交叉基矩阵，运行模型并以通常的方式进行预测 指定的温度交叉基由双阈值函数和自然三次样条组成，分别以10°C和25°C的截止点作为预测器的维数，以对数标度中相等间距的节点值作为滞后量，

    12810

    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...基本函数 指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。 预测 crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    61730

    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    p=21317 最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...基本函数 指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。 预测 crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    53400

    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    p=21317 最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...基本函数 指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。 预测 crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    49840

    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。...基本函数 指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。 预测 crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    51300

    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

    p=21317最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...基本函数指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。预测crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    80800

    R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例

    在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...基本函数 指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。 预测 crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    6K31

    【视频】R语言中的分布滞后非线性模型（DLNM）与发病率，死亡率和空气污染示例

    基本函数 指定标准暴露反应和滞后反应关系的基本函数，例如多项式，分层或阈值函数。 例如，样条线由推荐的包样条线中包含的函数ns（）和bs（）指定。多项式是通过函数poly（）获得的。...它在内部调用onebasis（）来生成暴露-反应和滞后-反应关系的基矩阵，并通过特殊的张量积将它们组合起来，以创建交叉基，该交叉基在模型中同时指定了暴露-滞后-反应关联性。...滞后反应函数留给默认的自然三次样条（fun =“ ns”），其滞后值为1、4和12。 预测 crossbasis（）生成的交叉基矩阵需要包含在回归模型公式中才能拟合模型。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。

    1.1K20

    R语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模|附代码数据

    参数argvar和arglag分别定义了暴露反应和滞后反应函数，此处选择它们为简单线性函数和三次样条。...点击标题查阅往期内容 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 01 02 03 04 更为复杂的DLNM  在第二个示例中，我使用嵌套的数据集来评估长期暴露于职业病中如何影响癌症发生的风险...分析步骤与说明的步骤相同。最初的假设是，过去三年中持续的暴露（对应于滞后0–2）不会影响发生癌症的风险。 选择的基函数是用于预测变量的二次样条和三次样条。通过clogit（）执行条件逻辑回归。...> library(mgcv) > b2 bs="cr") + s(x1,bs="cr") + s(x2,bs="cr") + s(x3,bs="cr"), family...=poisson, data=datmethod="REML") > plot(b2, select=3) 该代码使用通过函数s（）的回归样条，对带有多个变量的模拟数据执行GAM估计平滑关系。

    1K00

    R语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模|附代码数据

    p=18700 最近我们被客户要求撰写关于DLM和DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。...参数argvar和arglag分别定义了暴露反应和滞后反应函数，此处选择它们为简单线性函数和三次样条。...最初的假设是，过去三年中持续的暴露（对应于滞后0–2）不会影响发生癌症的风险。 选择的基函数是用于预测变量的二次样条和三次样条。通过clogit（）执行条件逻辑回归。然后预测效果摘要。...> library(mgcv) > b2 bs="cr") + s(x1,bs="cr") + s(x2,bs="cr") + s(x3,bs="cr"), family...=poisson, data=datmethod="REML") > plot(b2, select=3) 该代码使用通过函数s（）的回归样条，对带有多个变量的模拟数据执行GAM估计平滑关系。

    64010
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券