之前有朋友问我博客里浏览器标签栏闪烁效果怎么做的 今天把代码贴出来吧 // 使用message对象封装消息 var message = { time: 0,...var title = message.title.replace("【 】", "").replace("【新消息】", ""); // 定时器，设置消息切换频率闪烁效果就此产生
Springer International Publishing, 2017.❞ 该数据有62个重组自交系（RIL），在4个地点进行试验，随机区组，每个地点2个重复，每个小区种植20株，随机选择5株的表型平均值作为观测值...col = 1:5 dat[,col] = dat %>% select(all_of(col)) %>% map_df(as.factor) str(dat) 之前，我批量转化为因子，都是用for循环...使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...(m1) re1 = emmeans(m1,"RIL") %>% as.data.frame() head(re1) 这里， RIL作为固定因子 地点和品种互作，作为随机因子 地点内区组，作为随机因子...95%的同学，在计算GWAS分析表型值计算时，都是用上面的模型计算出blue值，然后直接进行计算，其实还有更好的模型。
探索merMod对象的内部 在上一个教程中，我们为嵌套数据拟合了一系列随机拦截模型。我们lmerMod将更深入地研究在拟合此模型时生成的对象，以便了解如何使用R中的混合效果模型。...让我们把注意力转向下一个随机效应。 探索组变化和随机效果 您很可能适合混合效果模型，因为您直接对模型中的组级变化感兴趣。目前还不清楚如何从结果中探索这种群体水平的变化summary.merMod。...数据框包含每个组的随机效果（这里我们只对每个学校进行拦截）。当我们要求lme4随机效应的条件方差时，它被存储在attribute那些数据帧的一个中作为方差 - 协方差矩阵的列表。...这种结构确实很复杂，但它很强大，因为它允许嵌套，分组和跨级随机效果。此外，创建者lme4已经为用户提供了一些简单的快捷方式，以便从ranef.mer对象中获得他们真正感兴趣的内容。...结论 lme4提供了一个非常强大的面向对象的工具集，用于处理R中的混合效果模型。理解lme4对象的模型拟合和置信区间需要一些勤奋的研究和使用各种函数和扩展lme4本身。
该函数通过从固定效应和随机效应项的模拟分布中抽样并组合这些模拟估计来快速计算预测区间，以产生每个观察的预测分布。...这允许用户比较变量之间的效果大小，以及相同数据之间的模型之间的效果大小。预测预测像这样。...最简单的是得到固定和随机效应参数的后验分布。...)对抗哮喘药物茶碱动力学研究R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型...non-linear mixed model分析藻类数据实例R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化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R语言用lme4
很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算loglikehood值..., 然后使用LRT的卡方检验进行显著性检验, 其实lme4包有扩展的包可以非常友好的做这件事情. 1....软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...使用lme4进行混合线性分析 模型介绍 固定因子: Spacing + Rep 随机因子: Fam 建模 固定因子: Spacing+Rep, 随机因子: Fam fm1 <- lmer(h1 ~Spacing...完整代码分享 # 混合线性模型, 如何检测固定因子和随机因子 ###载入数据 library(lme4) library(lmerTest) library(sjstats) library(learnasreml
我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告 结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。...指标及样本数据选择 当实际运用 CPV 模型时, 宏观经济因素个数必须达到 3 个以上时该模型才具有一定的有效性 ( 估计有效性及预测有效性) 。...经济合作与发展组织 (OECD) 的综合领先指标(CompositeLeading Indicator, CLI) 被认为是预测全球经济变动趋势的良好指标, 它是指一系列引导经济由增长至衰退的循环的相关经济指标和经济变量的加权平均数...点击标题查阅往期内容 R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响 R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、...决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归 R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM
在方括号之间，我们具有随机效果/斜率。同样，值1表示垂直“ |”的截距和变量右侧 条用于指示分组变量。在这种情况下，类ID。因此，因变量“受欢迎程度”是由截距和该截距的随机误差项预测的。...现在，我们仅将它们添加为固定效果，而不添加为随机斜率。在此之前，我们可以绘制两种性别在效果上的差异。我们发现性别之间可能存在平均差异，但斜率（回归系数）没有差异。...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。...当教师经验增加时，每年经验的截距也增加0.226。因此，同一个没有外向性的男学生与一个有15年经验的老师一起上课，其预期受欢迎度得分为-1.2096 +（15 x .226）= 2.1804。...现在，我们还可以检查100个班级的两个随机效果。同样，可以看到符合正态分布。点击文末 “阅读原文”获取全文完整资料。本文选自《R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度》。
处理该模型的一种方法是删除高阶随机效应（例如X：ConditionB），并查看在测试奇异性时是否有区别另一种是使用贝叶斯方法，例如blme软件包以避免奇异性。 什么是首选方法，为什么？...通常有以下几种解决办法： 1.处理此模型的一种方法是删除高阶随机效应（高Variance ），并查看在测试奇异性时是否有所不同。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...（数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。 简而言之，以上两种方法都有其优点。 3.与其他线性模型一样，固定效应中的共线性可能导致奇异拟合。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。
两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系，可能会有很多变量，多变量之间的关系； 而随机性探究的是变量自身的关联，当需要着重顾及某变量存在太大的随机因素时（这样的变量就想是在寻在内生变量一样...几个包的介绍： 包 优点 缺点 nlme 这是一个比较成熟的R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...lme4 lme4包是由Douglas Bates开发，他也是nlme包的作者之一，相对于nlme包而言，它的运行速度快一点，对于睡觉效应·随机效应的结构也可以更复杂一点，但是它的缺点也和nlme一样...4、lme4包 lme4包的语法也相似，随机效应有着和nlme相同的语法，不同的是lme4包它的结果给出了随机效应的标准差，而不是方差。...在配合的8种协方差结构中， 综合考虑协方差参数个数及信息量指标值，特别是BIC以具有2个参数AR（1）的 ,AR（1）效果最好。 故选用AR（1）作为本例的方差协方差结构。
查看模型效果。 4.分析得出结论 得出各个自变量之间的关系，以及它们对因变量的影响及其意义。...原始图和拟合值的关系散点图 由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖，因此，模型具有较好的预测效果。...右边是正态pp图，其意义与左边类似；表明随机误差项是服从正态分布的，其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线； 拟合效果图形展示 以 原始数据作为x轴，回归拟合值为轴作图，在xy面上的点用直线连接见图。...右边是正态pp图，其意义与左边类似；表明随机误差项是服从正态分布的，其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线； 拟合效果图形展示 以原始数据作为x轴，回归拟合值为轴作图，在xy面上的点用直线连接见图。...)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言nlme、nlmer、lme4用（非）
在方括号之间，我们具有随机效果/斜率。同样，值1表示垂直“ |”的截距和变量右侧 条用于指示分组变量。在这种情况下，类ID。因此，因变量“受欢迎程度”是由截距和该截距的随机误差项预测的。...现在，我们仅将它们添加为固定效果，而不添加为随机斜率。在此之前，我们可以绘制两种性别在效果上的差异。我们发现性别之间可能存在平均差异，但斜率（回归系数）没有差异。...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。...当教师经验增加时，每年经验的截距也增加0.226。因此，同一个没有外向性的男学生与一个有15年经验的老师一起上课，其预期受欢迎度得分为-1.2096 +（15 x .226）= 2.1804。...编辑现在，我们还可以检查100个班级的两个随机效果。同样，可以看到符合正态分布。编辑编辑点击文末“阅读原文”获取全文完整资料。本文选自《R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度》。
glm 线性回归模型summary(glm.po)----点击标题查阅往期内容数据分享|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左右滑动查看更多01020304...同样，拟合值的标准残差也分布在红线周围，说明拟合效果较好。...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 NLME模型(固定效应&随机效应...)对抗哮喘药物茶碱动力学研究R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型...non-linear mixed model分析藻类数据实例R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化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R语言用lme4
如果将一个人的测量数据看作一个组，随机因素就包括了组内随机因素（noise）和组间随机因素（random effect）。这种嵌套的随机因素结构违反了普通线性回归的假设条件。...R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...2、lme4包 lme4包是由Douglas Bates开发，他也是nlme包的作者之一，相对于nlme包而言，它的运行速度快一点，对于睡觉效应·随机效应的结构也可以更复杂一点，但是它的缺点也和nlme...包 lme4包的语法也相似，随机效应有着和nlme相同的语法，不同的是lme4包它的结果给出了随机效应的标准差，而不是方差。...当响应变量不符合正态分布假设时，还可以用广义多层回归进行(glmer)建模 案例三： 1、Generate a longitudinal dataset and convert it into long
glm 线性回归模型 summary(glm.po) 点击标题查阅往期内容 数据分享|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 左右滑动查看更多 01 02...同样，拟合值的标准残差也分布在红线周围，说明拟合效果较好。...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 NLME模型(固定效应&随机效应...)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言nlme、nlmer、lme4用（非）...线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例 R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化 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
lme4是在R中实现多级模型的规范包，尽管有许多包依赖并增强其功能集，包括贝叶斯扩展。lme4 最近已被重写以提高速度并整合C ++代码库，因此封装的功能有些不断变化。...要安装lme4，我们只需运行： # 主要版本 install.packages("lme4") # 或安装开发版本 library(devtools) install_github("lme4",...这是混合效果建模框架有用的地方。现在我们使用lmer具有熟悉的公式接口的函数， 使用特殊语法指定组级变量：(1|school) ，使lmer拟合具有变量截距组效果的线性模型school。...在这里，我们修改我们的随机效应项，在分组术语之前包含变量：(1 + open|school/class)告诉R拟合变化的斜率和不同的学校和学校类别的截距模型，并允许open变量的斜率因学校而异。...在以后的教程中，我们将探索模型的比较，使用混合效果模型进行推理，以及创建混合效果模型的图形表示了解它们的效果。
下面是使用lme4的解决方案: 很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算...loglikelihood值, 然后使用LRT的卡方检验进行显著性检验, 其实lme4包有扩展的包可以非常友好的做这件事情. 1....软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...使用lme4进行混合线性分析 模型介绍 固定因子: Spacing + Rep 随机因子: Fam 建模 固定因子: Spacing+Rep, 随机因子: Fam fm1 <- lmer(h1 ~Spacing...完整代码分享 # 混合线性模型, 如何检测固定因子和随机因子 ###载入数据 library(lme4) library(lmerTest) library(sjstats) library(learnasreml
这样的闪烁效果。...通过数据层面，可以看出来每一个点都是独立的，如果你放大后，基本可以判断出来各自完成自己的动画效果，并一致循环下去。如果缩小后，你会发现所有的markPoint并不是同步的，频率各不相同，显得杂乱无章。...这样，这个问题就分解成了两个部分： 如何模拟每一个点的闪烁效果 如何管理大规模的点的闪烁周期 闪烁效果的实现 如上，是同一个markPoint在不同帧下的效果，大家可以想想一下这样一个从小到大然后再到小的过程...，则完成了闪烁的效果，如果你足够细心会发现里面有一个blur的平滑效果，这样会让闪烁有一个平滑的效果，类似字体的抗锯齿，看起来有一种朦胧的感觉。...，比如周期，是否循环，跳动等，如下图所示： 而在ecEffect中，调用largePoint来随机设置，实现各自不同的动画周期。
glm 线性回归模型 summary(glm.po) ---- 数据分享|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 01 02 03 04...同样，拟合值的标准残差也分布在红线周围，说明拟合效果较好。...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 NLME模型(固定效应&随机效应...)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型...non-linear mixed model分析藻类数据实例 R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化 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 R语言用
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