p=12227 摘要 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。...模拟实例 示例数据是一个模拟数据集，用于展示如何检测两种不同模式的存在：一种模式中的响应变量高度相关，另一种模式中的响应仅取决于外生变量x。...两者的R平方均具有较高的值。最后，转移概率矩阵具有较高的值，这表明很难从接通状态更改为另一个状态。该模型可以完美地检测每个状态的周期。残差看起来像是白噪声，它们适合正态分布。...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...，但降水协变量仅在这两种状态之一中是显着的。
用于验证对这些数据集建模的不同方法。 模拟实例 示例数据是一个模拟数据集，用于展示如何检测两种不同模式的存在：一种模式中的响应变量高度相关，另一种模式中的响应仅取决于外生变量x。...图1中的线性模型残差图表明，它们的自相关很强。残差的诊断图（图2）确认它们似乎不是白噪声，并且具有自相关关系。接下来，将自回归马尔可夫转换模型（MSM-AR）拟合到数据。自回归部分设置为1。...两者的R平方均具有较高的值。最后，转移概率矩阵具有较高的值，这表明很难从接通状态更改为另一个状态。该模型可以完美地检测每个状态的周期。残差看起来像是白噪声，它们适合正态分布。...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...，但降水协变量仅在这两种状态之一中是显着的。
模拟实例 示例数据是一个模拟数据集，用于展示如何检测两种不同模式的存在：一种模式中的响应变量高度相关，另一种模式中的响应仅取决于外生变量x。...图1中的线性模型残差图表明，它们的自相关很强。残差的诊断图（图2）确认它们似乎不是白噪声，并且具有自相关关系。接下来，将自回归马尔可夫转换模型（MSM-AR）拟合到数据。自回归部分设置为1。...两者的R平方均具有较高的值。最后，转移概率矩阵具有较高的值，这表明很难从接通状态更改为另一个状态。该模型可以完美地检测每个状态的周期。残差看起来像是白噪声，它们适合正态分布。...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...，但降水协变量仅在这两种状态之一中是显着的。
假如不同小组之间个体是相互独立的，例如不同药物注射的小鼠，则是独立测量方差分析；如不同小组之间个体相同，例如注射药物小鼠不同阶段，或者微生物物种在不同样品组的分布，则是重复测量方差分析。...包中的LSD.test()函数进行分析，此方法最敏感，易检验出样品差异显著； Dunnett-t检验：与LSD检验计算公式完全相同，结果也相同，主要使用在有对照试验的设计中，用于多个实验组均数与对照组均数间的比较...S-N-K检验：StudentNewman Keuls，q检验法（与秩和检验法类似，将两个样本数据一起排序，通过两端非重叠数据个数计算Q值进行检验），在R中使用agricolae包中的SNK.test(...)函数可以进行分析，S-N-K法是多重比较方法中检验尺度较严格的方法，易使样品间检验不显著； 图基检验：Tukey检验法，也称作Tukey HSD，q检验法，特别适合样本量小于10的多重样本比较，在R中使用...不同的是，单因素协方差分析假设了回归斜率的同质性，也即每一同剂量小组幼崽体重关于怀孕时间的斜率是相同的，也即幼崽体重与怀孕时间的关系不依赖于药物剂量，可以通过下面方式检验： fit2=aov(weight
图1 本研究中使用的预测管道的总结1.1 无泄露管道的表现我们对4条无泄漏管道进行了评估，发现不同的分析选择导致了不同的预测性能(图2)，通过Pearson相关r和交叉验证R2(也称为q2)进行了评估。...对注意问题(r = 0.01, q2 =−0.13)无预测能力，对年龄(r = 0.80, q2 = 0.63)有较强预测能力，对矩阵推理(r = 0.30, q2 = 0.08)有中等预测能力。...排除现场校正后的性能几乎与金标准模型相同。然而，没有回归出协变量夸大了r，但对所有三种表型的q2有不同的影响，包括注意力问题，年龄和矩阵推理。...另一种是忽视家族结构，构成泄露。与使用整个数据集的情况不同，孪生数据集的泄漏在预测性能上有轻微到中度的提高(图6)。年龄膨胀为Δr = 0.04，矩阵推理和注意力问题膨胀为Δr = 0.02。...例如，对于矩阵推理的ABCD预测，10次迭代的中位数导致所有形式的泄漏(N = 400)的Δr值范围略小，包括特征泄漏、泄漏位点校正、泄漏协变量回归、家族泄露，20%的个体泄露。
出现空间依赖性是因为相邻区域将显示相似的目标变量值。 邻接矩阵 可以使用poly2nbpackage中的函数来计算邻接矩阵 spdep。...除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。 可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据： 广义线性模型（具有空间随机效应）。 空间计量经济学模型。...线性混合模型 一种常见的方法（对于高斯数据）是使用 具有随机效应的线性回归： \ [ Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon ] 随机效应的向量\（u \）被建模为多元正态分布...\（\ rho \）是空间自相关参数。 \（X \）是协变量的矩阵，系数为\（\ beta \）。 \（e \）是具有方差\（\ sigma ^ 2 \）的高斯iid误差。...模型定义 为了定义模型，我们需要： X：协变量矩阵 W：行标准化的邻接矩阵 Q：系数\（\ beta \）的精确矩阵 范围\（\ RHO \） ，通常由本征值定义 slm潜在作用是通过参数传递 args.sm
出现空间依赖性是因为相邻区域将显示相似的目标变量值。 邻接矩阵 可以使用poly2nbpackage中的函数来计算邻接矩阵 spdep。...除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。 可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据： 广义线性模型（具有空间随机效应）。 空间计量经济学模型。...线性混合模型 一种常见的方法（对于高斯数据）是使用 具有随机效应的线性回归： \ [ Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon \] 随机效应的向量\（u \）被建模为多元正态分布...\（\ rho \）是空间自相关参数。 \（X \）是协变量的矩阵，系数为\（\ beta \）。 \（e \）是具有方差\（\ sigma ^ 2 \）的高斯iid误差。...模型定义 为了定义模型，我们需要： X：协变量矩阵 W：行标准化的邻接矩阵 Q：系数\（\ beta \）的精确矩阵 范围\（\ RHO \） ，通常由本征值定义 slm潜在作用是通过参数传递 args.sm
基础风险函数的相同与否则必须根据实际的研究背景决定,不同的结局基础风险函数肯定不同,但相同结局的基础风险函数也可能不同,例如以孕妇出现流产为结局的研究中对象多次流产后导致的习惯性流产,此时发生相同结局(...MSM适合处理个体在一个有限数量（通常是少量的）的特定健康状况（包括死亡）所定义的状态间转移的情况（如下图）。复发事件可看做是个体在“健康”和“患病”两种状态间的转移，从而可以应用MSM方法。...MSM的一个优势是，除了可以获得通常关注的危险因素和某个事件发生（如“健康➜患病”）的关系，还可以同时计算危险因素对多个不同事件（如“健康➜患病”，“患病➜康复”这两种状态转移）的不同影响。...它同样假设不同事件的基础风险函数相同，且同一危险因素对不同事件的影响也相同。...因此，如果事件之间的关联可以认为是由于已测量的协变量引入的，即在调整了这些协变量之后事件的发生是独立的，就可以用AG模型来解决。
出现空间依赖性是因为相邻区域将显示相似的目标变量值。邻接矩阵可以使用poly2nbpackage中的函数来计算邻接矩阵 spdep。...除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据：广义线性模型（具有空间随机效应）。空间计量经济学模型。...线性混合模型一种常见的方法（对于高斯数据）是使用具有随机效应的线性回归：\ [Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon]随机效应的向量\（u \）被建模为多元正态分布：\ [u...\（\ rho \）是空间自相关参数。\（X \）是协变量的矩阵，系数为\（\ beta \）。\（e \）是具有方差\（\ sigma ^ 2 \）的高斯iid误差。...模型定义为了定义模型，我们需要：X：协变量矩阵W：行标准化的邻接矩阵Q：系数\（\ beta \）的精确矩阵范围\（\ RHO \） ，通常由本征值定义 slm潜在作用是通过参数传递 args.sm。
s相同，如前所述，是预测的λ值。...用户可以根据拟合的对象进行预测。除中的选项外 coef，主要参数是 newx的新值矩阵 x。type 选项允许用户选择预测类型：*“链接”给出拟合值 因变量与正态分布的“链接”相同。...结果，每个λ值的系数也是一个矩阵。 在这里，我们解决以下问题： 这里，βj是p×K系数矩阵β的第j行，对于单个预测变量xj，我们用每个系数K向量βj的组套索罚分代替每个单一系数的绝对罚分。...βk指第k列（对于结果类别k），βj指第j行（变量j的K个系数的向量）。最后一个惩罚项是||βj|| q ，我们对q有两个选择：q∈{1,2}。当q = 1时，这是每个参数的套索惩罚。...用户可以加载自己的数据并遵循类似的过程。在这种情况下，x必须是协变量值的n×p矩阵-每行对应一个患者，每列对应一个协变量。y是一个n×2矩阵。
s相同，如前所述，是预测的λ值。...除中的选项外 coef，主要参数是 newx的新值矩阵 x。type 选项允许用户选择预测类型：*“链接”给出拟合值 因变量与正态分布的“链接”相同。...设Y为N×K指标因变量矩阵，元素yiℓ= I（gi =ℓ）。然后弹性网惩罚的负对数似然函数变为 ? β是系数的p×K矩阵。βk指第k列（对于结果类别k），βj指第j行（变量j的K个系数的向量）。...最后一个惩罚项是||βj|| q ，我们对q有两个选择：q∈{1,2}。当q = 1时，这是每个参数的套索惩罚。...在这种情况下，x必须是协变量值的n×p矩阵-每行对应一个患者，每列对应一个协变量。y是一个n×2矩阵。
例如，对于双因素方差分析，若不同处理方式中的观测数不同， 那么模型y ~ A*B与模型y ~ B*A的结果不同。...（对于任意表达式而言，有三种理解方式，分别是序贯型、分层型、边界型。其中R默认调用序贯型，而有些统计软件（如SPSS）默认调用边界型。...也不用担心必须应用其它两种理解方式的情形，R中提供了很多函数包来应对（如包car中的函数Anova()）。） ?...以MASS包中的UScereal数据集为例，研究谷物中的卡路里、脂肪和糖含量是否会因为储存架位置的不同而发生变化。卡路里、脂肪和糖含量是因变量，货架是三水平(1、2、3)的自变量。...（单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差协方差矩阵同质性，可以用Q-Q图来检验假设条件。还可以使用包mvoutlier中的函数ap.plot()来检验多元离群点。
此外，当具有协变量时（需要控制的干扰变量），可以使用ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数，其使用方法如下： pcor(u, S) 其中u为一个向量，S为变量的协方差矩阵（可以通过函数cov()计算...相关系数检验 与距离不同，相关性需要进行统计检验，假如两个变量独立，那么相关系数R应该是很接近0的，那么我们认为R是服从均值为0的正态分布，那么对于实际观测值r可以构造统计量使用t检验进行分析。..."spearman"), ...) pcor.test(r, q, n) 其中r为偏相关系数，q为协变量个数，n为样品数目。...但是这两个函数每次只能检验一个相关系数，Hmisc包中的rcorr()函数可以同时计算相关性矩阵并进行检验（具体见下一小节），同时获得相关系数矩阵与对应的p值矩阵。...ltm包中的rcor.test()函数在计算相关系数检验的同时还提供p值校正，其校正方法与p.adjust()函数相同，用法如下所示： rcor.test(mat,p.adjust=FALSE, p.adjust.method
本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。 2 样本数据 在这个文章中，我们使用了梅奥诊所进行的原发性胆汁性肝硬化（pbc）研究中的部分数据，该研究包括在R语言的生存包中。...本文实现了Tian等人[4]提出的ANCOVA类型的调整分析，此外还有上一节中提出的未经调整的分析。设Y为限制性平均生存时间，设Z为治疗指标。同时，让X表示一个q维的基准协变量向量。...如下图所示，对于实现Tian的RMST的调整分析，唯一的区别是用户是否向函数传递协变量数据。下面是一个执行调整后分析的示例代码。...covariates=x 其中covariates是基准特征数据的向量/矩阵的参数，x。为了说明问题，让我们试试以下三个基准变量，在pbc数据中，作为调整的协变量。...与中位生存时间不同，即使在严重的删减情况下，它也是可以估计的。关于限制性平均生存时间，有相当多的方法学研究可以替代风险比方法。然而，这些方法在实践中似乎很少被使用。
p=6252 R的Stan 可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan，首先按照快速入门指南中的说明安装并运行所有内容。...，它声明了将作为输入传递给Stan的标量，向量和矩阵。...的估计，与Stan的后验平均值相差2位小数，标准误差为0.11，这与Stan的后验SD相同。...正如多年前WinBUGS和其他人的作者所描述和展示的那样，贝叶斯方法在解决不同的不确定性来源问题时非常自然，这些不确定性来源超出参数不确定性，例如缺失数据或用误差测量的协变量。...实际上，对于缺失数据的流行的多重插补方法是在贝叶斯范式内发展的，并且实际上可以被视为对完整贝叶斯分析的近似。
在本文中KD-SPD面向的场景是MLIR，其中实验中的query为英文，召回文档由多种不同的语言组成。...Soft Prompt Decoder (SPD) 作者提出蒸馏过程中的学生模型与神经翻译模型类似，不同的是多语言文档编码器将目标语言翻译成embedding向量而非自然语言。...其中uv是语言相关的两个低秩矩阵，\mathbf{P}是通用矩阵。 在prompt tuning中，分解矩阵的目的是保留模型在不同任务中的知识共享。...在本文中，作者的目的是利用该矩阵保留不同语言之间相同的内在特征。...本文的中心思想是：不同语言的平行文档，句子级别的语义信息和顺序信息应当是相似的。
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