p=10207 ---- 在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时，其中的一个假设是同方差，我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式，这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。...但是我们知道方差不是同方差的，因为我们创建了数据，并且残差对拟合值的简单诊断图证实了这一点： 首先，我记录一下重新创建OLS模型： 在此函数中，我为结果的平均值创建一个模型，该模型是截距的函数b_int...该模型将等效于线性模型。 但是，我们知道方差不是恒定的，而是两组不同。...我们可以确认样本统计数据为： treat y1 0 1.04996572 1 0.2287307 在没有异方差且允许异方差的情况下，也可以轻松地对模型进行模型比较：...然后，我绘制结果： par(mfrow = c(1, 1)) OLS和异方差性MLE的治疗效果相似。但是，当null为true时，异方差MLE模型的p值表现得更好。
对于初学者，利用R语言自带的数据进行练习是不错的选择，下面这些模型便是最好的实例。...> par(mfrow=c(2,2)) > plot(lm(waiting~eruptions),col="blue") 指令par(mfrow=c(2,2))可以将R的输出窗口设定成为2行2列，下次输入...2、多元回归模型 R的内置档案stackloss，记录了由氧化氨气而制造硝酸的数据。数据包括4列：Air.Flow(空气流量)、Water.Temp(水温)、Acid.Conc....3、方差分析模型 R内置数据里面PlantGrowth记录了用不同肥料种植植物的重量。...然后我们用盒形图来表示，并做简要的方差分析。
方差分析主要通过F检验来进行效果评测，若治疗方案的F检验显著，则说明检验样本组间均值不同。 ? ANOVA模型拟合 从函数形式上看，ANOVA和回归方法都是广义线性模型的特例。...此时，我们无法清晰地划分它们对因变量的影响。 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。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...注意，方差齐性分析对离群点非常敏感。可以利用car包outlierTest()检验。 单因素协方差分析 ANCOVA扩展了ANOVA，包含一个或多个定量的协变量。
p=9529 目录 怎么做测试 协方差分析 拟合线的简单图解 模型的p值和R平方 检查模型的假设 具有三类和II型平方和的协方差示例分析 协方差分析 拟合线的简单图解 组合模型的p值和R平方 检查模型的假设...怎么做测试 具有两个类别和II型平方和的协方差示例的分析 本示例使用II型平方和 。...pch = 16, xlab = "Temperature", ylab = "Pulse") 模型的p值和R平方 Multiple R-squared: 0.9896, Adjusted...R-squared: 0.9888F-statistic: 1331 on 2 and 28 DF, p-value: < 2.2e-16 检查模型的假设 线性模型中残差的直方图。...组合模型的p值和R平方 Multiple R-squared: 0.9919, Adjusted R-squared: 0.9913F-statistic: 1791 on 3 and 44
p=10165 ---- 在实践中， 因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。...例如，如果两个模型具有相同的错误指定级别，并且因子负载为.9的模型的RMSEA可能高于.2，而因子负载为.4的模型的RMSEA可能小于.05。本文包含一些图表，可以非常清楚地传达这些结果。...使用全局拟合指数的替代方法 MAH编写的拟合指数是全局拟合指数（以下称为GFI），它们检测所有类型的模型规格不正确。但是，正如MAH指出的那样，并非所有模型规格不正确都是有问题的。...c p = （δ / σ ）2ncp=(δ/σ)2 Ñ Ç pncpχ 2χ2δδ 遵循以下决策规则： 所有这些 在R中实现。 ...delta = .4，因子加载的标准意味着如果模型中缺少因子加载并且因子加载大于.4。默认情况下，delta = .1。根据SSV的建议，这足以解决相关错误。因此，我仅使用选择相关错误作为输出。
有点类似于C语言 print("%s,%d,%d"%(name ,age ,school))
< - 2 * x + residual_sd * rnorm（n） 该代码从给定X的线性回归模型生成Y，具有真正的截距0和真实斜率2.然而，残差标准差已经生成为exp（x），使得残差方差随着X的增加而增加...模拟Y对X数据的图，其中残差方差随着X的增加而增加 在这个简单的情况下，视觉上清楚的是，对于较大的X值，残差方差要大得多，因此违反了“基于模型”的标准误差所需的关键假设之一。...0.1 '' 1 残余标准误差：3.605 98自由度 多R方：0.1284，调整R方：0.1195 这表明我们有强有力的证据反对Y和X独立的零假设。...0.14656421 0.3414185 得到的矩阵是两个模型参数的估计方差协方差矩阵。...这与先前基于模型的标准误差0.311形成对比。因为此处残差方差不是恒定的，所以基于模型的标准误差低估了估计的可变性，并且夹心标准误差对此进行了校正。让我们看看它对置信区间和p值有何影响。
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...前面用一篇推文详细介绍了R语言中方差分析的各种实现方法： R语言方差分析总结 R语言做方差分析和SPSS/SAS等传统统计软件不太一样，下面说一下需要注意的地方，主要是2个点： 3种类型的方差分析 单因素协方差分析和...方差分析的3种类型 在计算方差分析中的平方和时，有3种类型（你可以简单理解为方差分析有3种类型），SPSS/SAS在做方差分析的时候，默认是类型Ⅲ，但是R语言中的aov()函数做方差分析时，默认是类型Ⅰ...如果是非均衡设计，但是只存在组别因素（比如完全随机设计的方差分析），结果也是没有差别的！ 如果是非均衡设计并且有多个因素，或者存在协变量时，3种类型方差分析的结果是不一样的！...3种类型的区别可以参考下面这张图： R语言实战：方差分析的类型 R语言的aov()函数不能更改类型，但是我们通过其他R包实现更改类型。比如car::Anova()或者rstatix包。
一文展示R语言中的方差分析常用模型 #2021.9.11 方差分析是一个全新的思路，它采用的是变异分解的思路，将组内组件分开，查看显著性。...方差分析的假定 上面这个思维导图，也可以看出，方差分析有三大假定：正态，独立和齐次，如果不满足，可以使用广义线性模型或者混合线性模型，或者广义线性混合模型去分析。 「本次我们的主题有：」 2....「建模：」 Y变量：yield 因子：nf 「R中的建模代码：」 m1 = aov(yield ~ nf, data=dat) m1为模型保存的名称 aov为R中的方差分析代码 yield为数据中的...齐性检验，是检验不同样本的总体方差是否相同，是根据特定的模型，需要考虑不同的因子放到模型中，不能单独对某一列变量进行齐性检验。...比如上面数据中，相对N进行单因素方差分析，查看不同N的水平是否满足方差齐性，可以这样操作： 「Bartlett检验」 Bartlett检验可以比较多个总体的方差 bartlett.test(yield
image.png Conda是一个非常好用的工具，既可以管理packages，也可以管理和下载软件，还可以建立多个虚拟环境来独立运行多个版本的软件。...做生信常常用的一些包只支持老版本的R，一些新开发的包又只支持最新的R，这里我们用conda建立多个版本的R环境。...： conda env list 如需要安装特定版本的软件: conda install 软件名=版本号 最新Python的安装： conda create -n py37 python=3.7 #或者...： conda create -n r36 r=3.6 安装特定版本R conda install -c r r=3.6 #或 conda install r=3.6 conda来安装R的packages...https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/r-language-pkg-docs/ conda install -c r r-dplyr 查看已创建的环境
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。...这个类还提供run函数来对输入数据使用加载的模型进行操作。这个类对于我是有用的，因为我总是将模型输出放到一个集合或者对它命名为activation_opt，并且将输入占位符命名为x。...，加载多个模型并不是一件困难的事情。
p=10408 在小样本中，当需要考虑异方差时wild bootstrap，R 包中的实现是一个不错的选择。 今天，在多元回归实验时，我向客户展示了标准残差与标准预测变量图SPSS可以提供的内容。...这是我们通常用来评估同方差的图。我创建的补充R材料包括如何使用该程序包获得异方差一致性标准错误（HCSE）。 我在课上提到有些人建议默认使用HCSE。下课后，我试图了解不同HC之间的区别。...以下论文是有帮助的：Zeileis (2004),1 Long & Ervin (2000),2 Cribari-Neto, Souza & Vasconcellos (2007)，它也可以作为处理小样本量异方差的简短参考...Wild Bootstrap可以很好地保持小样本（n = 40）在同方差， 异方差下的名义错误率 。 r软件包包含一个称为的函数Pboot()，该函数执行通配引导程序来纠正异方差。...α = .05的推论与OLS不同。
p=10426 在评估结构方程模型的拟合，很常见的应用是研究χ2进行测试，因为在给定足够大的样本量的情况下，它几乎总会检测出模型与数据之间的统计上的显着差异。因为，我们的模型几乎总是数据的近似值。...如果我们的模型的协方差矩阵实际上匹配抽样变异中的样本协方差矩阵，该χ2 无论样本量多大，该检验在统计学上均无统计学意义。...给定λ中，χ2 值和模型的自由度，我们可以计算p值进行测试。 R的语法是： 示范 运行模型并报告拟合度。...如果我们降低标准以进行中等拟合的卡方检验：.0064乘以模型自由度乘以样本大小-1 ncp.med [1] 40.32pchisq [1] 0.9199686 我们在模型中观察模型隐含的协方差矩阵的可能性为...这是一种基于OLS回归的SEM方法。 ---- MacCallum, R. C., Browne, M. W., & Sugawara, H. M. (1996).
p=13839 上周在课程中，我们了解了广义线性模型的理论，强调了两个重要组成部分 链接函数（这实际上是在预测模型的关键） 分布或方差函数 考虑数据集 lin.mod = lm(dist~speed,...data=cars) 线性模型 假设残差独立且具有相同的方差。...如果我们可视化线性回归，会看到： 这里的想法（在GLM中）是假设 它将基于某些误差项生成与先前描述的模型相同的模型。...：我们的模型不再是线性的，而是指数的 ，并且方差也随着解释变量的增加而增加 ，因为有了泊松回归， 如果改编前面的代码，我们得到 问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。...或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数，以获得线性模型，但异方差 因此，这基本上就是GLM的目的。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
前言 在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...需求 注册功能 请求输入密码 响应不需要输出密码 数据库存储加密后的密码 实际代码 #!...，将模型的实例对象转换为 dict Pydantic 入门篇 **user.dict() 先将 user 转成 dict，然后解包 Python 解包教程 减少代码重复 核心思想 减少代码重复是 FastAPI...因为代码重复增加了错误、安全问题、代码同步问题（当在一个地方更新而不是在其他地方更新时）等的可能性 上面代码存在的问题 三个模型都共享大量数据 利用 Python 继承的思想进行改造 声明一个 UserBase...模型，作为其他模型的基础 然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用 这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来
p=13839 广义线性模型的理论，强调两个重要组成部分 链接函数（这实际上是在预测模型的关键） 分布或方差函数 考虑数据集 lin.mod = lm(dist~speed,data=cars)...基于某些误差项生成与先前描述的模型相同的模型。...这里有两部分：平均值的线性增加 和正态分布的恒定方差 。...我们的模型不再是线性的，而是指数的，并且方差也随着解释变量的增加而增加，因为有了泊松回归， 如果改编前面的代码，我们得到 ? 问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。...首先，我们可以使用高斯模型来更改链接函数，但是这次是乘法模型（具有对数链接函数） ? 这次是非线性的。或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数，以获得线性模型 ?
大家在训练深度学习模型的时候，有没有遇到这样的场景：分类任务的准确率比较高，但是模型输出的预测概率和实际预测准确率存在比较大的差异？这就是现代深度学习模型面临的校准问题。...文中对比了简单模型LeNet和现代模型ResNet的校准情况，LeNet的输出结果校准性很好，而ResNet则出现了比较严重的过自信问题（over-confidence），即模型输出的置信度很高，但实际的准确率并没有那么高...因此模型会倾向于over-confident，即对于样本尽可能的让模型预测为正确的label对应的概率接近1。模型过拟合交叉熵，带来了分类准确率的提升，但是牺牲的是模型输出概率的可信度。...如何解决校准性差的问题，让模型输出可信的概率值呢？业内的主要方法包括后处理和在模型中联合优化校准损失两个方向，下面给大家分别进行介绍。...本文定义的MMCE原理来自评估模型校准度的指标，即模型输出类别概率值与模型正确预测该类别样本占比的差异。
对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验 但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...# 没安装的需要安装下这个包 library(PMCMRplus) LSD 首先我们可以把方差分析的结果fit，直接作为输入： res <- lsdTest(fit) summary(res) # 结果非常直观...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。
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