GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据...检验模型使用R函数ks.test()提供的Kolmogorov-Smirnovness拟合测试测试正态模型(或任何其他模型)的充分性在这里是不可取的，因为我们必须估计分布参数u和o，所以测试无效。...我们首先帮助客户使用泊松族来建模报告病例的数量(响应变量)，针对时间(一个连续的解释变量)，我们用一个三次样条平滑器，使用5有效自由度，针对Qrt，一个代表季度季节性效应的因子。...5: Global Deviance = 359.2348 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = -42.3446 预测使用函数也可以提取模型中特定分布参数在解释变量当前数据值处的线性预测...现在，我们将使用函数Pror项来为线性项参数找到一个更精确的95%置信区间。请注意，模型公式中的此值指示要配置文件的参数。
p=31996 GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据...检验模型 使用R函数ks.test()提供的Kolmogorov-Smirnovness拟合测试测试正态模型(或任何其他模型)的充分性在这里是不可取的，因为我们必须估计分布参数u和o，所以测试无效。...我们首先帮助客户使用泊松族来建模报告病例的数量(响应变量)，针对时间(一个连续的解释变量)，我们用一个三次样条平滑器，使用5有效自由度，针对Qrt，一个代表季度季节性效应的因子。...iteration 5: Global Deviance = 359.2348 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = -42.3446 预测 使用函数也可以提取模型中特定分布参数在解释变量当前数据值处的线性预测...现在，我们将使用函数Pror项来为线性项参数找到一个更精确的95%置信区间。请注意，模型公式中的此值指示要配置文件的参数。
例如，我们可以使用回归分析来评估人类阴道微生物群在月经周期和其他协变量中对时间的依赖性。自回归(AR)模型用于评估不同细菌分类群的趋势；无限混合模型用于处理微生物群计数。...它使用GAMLSS-BEZI来估计组之间的相对丰度的对数（比值比）以及随机效应和固定效应荟萃分析模型，以汇总估计值及其标准误差，从而评估整个微生物组研究的异质性和整体效果。...我们使用vegan包来计算第6章中的多样性和其他度量。...它包含通用工具，用于在R中对微生物组分析数据集进行基于微阵列的分析。它为微生物组数据集添加了额外的功能，以执行微生物群组成分析，双稳定性分析，计算多样性指数并通过成对比较拟合线性模型，以及关联研究。...我们仍然缺乏合适的方法或模型来联合拟合多个分类单元，并考虑微生物组数据的特征，例如过度分散和/或零通货膨胀。
正常大脑生长发育参考标准 研究人员使用基于位置、尺度和形状的广义加法模型(GAMLSS)创建了人类寿命的大脑图表。...具体研究方法为，将GAMLSS模型拟合到大脑的四个主要组织体积的结构性磁共振成像数据上。...图1：人脑图表 人类大脑的扩张和萎缩 研究人员使用了GAMLSS建模方法评估了全脑范围内（平均皮质厚度和总表面积）和34个皮质区域（如图2所示）。...对于每项新的MRI研究，使用最大似然来计算与标准轨迹的统计偏移。研究人员以偏移轨迹为基准评估了新研究中每个个体的百分位分数（图5）。...最后，仍需要做更多的工作来制作更准确和更精确的适用于临床实践的图表。 参考文献 Bethlehem, R.A.I., Seidlitz, J., White, S.R. et al.
作为我们结果的一个应用，我们展示了如何在参数区域中使用多个相关图来精确地恢复潜在的群落，而理论上仅使用一个图是不可能的。...GAMLSS框架允许使用低维分布进行灵活的概率预测。通过对负二项分布的位置和尺度参数的建模，说明了GAMLSS方法如何应用于M5竞争数据。...最后，我们讨论了分布式建模的软件包及其缺点，如R包gamlss及其扩展包，以及（深层）分布式预测库，如TensorFlow Probability。...第三，将灾害冲击识别为峰度最大的分量，其中使用即使存在无限方差冲击也有效的估计器来估计相互独立的分量。考虑了两个应用。首先，独立性检验被用来阐明关于不确定性在经济波动中的作用的相互矛盾的证据。...然而，在以往的研究中，这些方法往往采用正交基函数，如Hilbert空间中的特征向量，谱方法中的特征向量，或变分框架中的解耦正交分量。
判断一个变量的类型尝尝会用 typeof 运算符，在使用 typeof 运算符时采用引用类型存储值会出现一个问题，无论引用的是什么类型的对象，它都返回 "object"。...规范中的所有 [[...]] 方法或者属性都是内部的， 在 JavaScript 中不能直接使用。并且规范中说明，只有 Function 对象实现了 [[HasInstance]] 方法。...Foo instanceof Foo // 为了方便表述，首先区分左侧表达式和右侧表达式 FooL = Foo, FooR = Foo; // 下面根据规范逐步推演 O = FooR.prototype...Foo 同时继承自 Aoo 和 Boo，但当使用 instanceof 运算符来检查 foo 是否是 Boo 的实例时，返回的是 false。...实际上，在 Dojo 的内部，Foo 仍然只继承自 Aoo，而通过 mixin 机制把 Boo 类中的方法和属性拷贝到 Foo 中，所以当用 instanceof 运算符来检查是否是 Boo 的实例时，
)) df %>% map_dbl(mean,trim=0.5) x y -0.1016901 -0.1113656 还有一些简便的操作：比如想要对某个分类变量的所有类进行分别拟合模型...y=c("a"=4,"b"=7)) t t %>% map("a") #$x #[1] 1 #$y #[1] 4 Mapping over multiple arguments 到目前为止，我们循环的变量只有一个...，但是更常见的情况是对多个变量同时进行循环运算，这个时候就需要使用map()和pmap()函数了 比如现在想要使用正态分布来生成一些随机数，但是每次需要改变正态分布的均值和标准差参数： ##如果使用map...，前两个是要输入的参数，第三个是要循环运算的函数，最后还可以加一些该函数的其他参数 当我们有大于2个参数需要循环的时候就需要使用pmap()函数，该函数可以接受由参数构成的列表 比如现在将上面生成随机数的数量...9.7 # 5 a B 10.5 # 6 a B 10.9 # 7 b A 13.0 # 8 b A 9.9 # 9 b A 10.3 现在要按照group来分别拟合线性回归模型
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。...Stan与最流行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。rstanrstan允许R用户实现贝叶斯模型。...你可以使用熟悉的公式和data.frame语法（如lm()）来拟合模型。通过为常用的模型类型提供预编译的stan代码来实现这种更简单的语法。它使用起来很方便，但只限于特定的 "常用 "模型类型。...例子作为一个简单的例子来演示如何在这些包中指定一个模型，我们将使用汽车数据来拟合一个线性回归模型。我们的因变量是mpg，所有其他变量是自变量。mtcars %>% head()首先，我们将拟合模型。...它们之所以不同，是因为统计数据是根据后验的随机抽样来计算的。评估收敛性当使用MCMC拟合一个模型时，检查链是否收敛是很重要的。我们推荐可视化来直观地检查MCMC的诊断结果。
R中的逻辑Logistic回归实现 R使拟合一个逻辑回归模型变得非常容易。要调用的函数是glm()，其拟合过程与线性回归中使用的函数没有太大区别。...数据集（训练）是一些乘客（准确的说是889人）的数据集合，比赛的目标是根据一些特征，如服务等级、性别、年龄等来预测生存率（如果乘客幸存下来就是1，如果没有就是0）。...在拟合广义线性模型时，R可以通过在拟合函数中设置一个参数来处理它们。 然而，我个人更喜欢 "手动"替换缺失值。有不同的方法可以做到这一点，一个典型的方法是用平均数、中位数或现有数值来替换缺失的数值。...因子是R处理分类变量的方式。我们可以使用以下几行代码来检查编码情况。 ? 为了更好地了解R是如何处理分类变量的，我们可以使用contrasts()函数。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。
如果您处理一个预测问题，想要从 p 维协变量 X=(X_1,…,X_p) 预测变量 Y，并且面临 X 中的缺失值，那么基于树的方法有一个有趣的解决方案。...遵循这些规则中的哪一个再次根据我们使用的 Y_i 的标准来决定。 例子 需要指出的是，CRAN 上的 drf 包尚未使用最新的方法进行更新。将来有一天，所有这些都将在 CRAN 上的一个包中实现。...我们将重点关注具有置信区间的较慢代码，如本文所述，并考虑与所述文章中相同的示例： set.seed(2) n<-2000 beta1<-1 beta2<--1.8 # Model Simulation...NA 获得的值与上一篇文章中未使用 NA 的第一次分析得到的值非常接近！...如何在多个 Linux 服务器上运行多个命令 比较基因组：点图介绍与可视化 如何在 Linux 中使用 Bash For 循环 Reference [1] Source: https://towardsdatascience.com
表达式中短的向量会被循环使用以达到最长向量的长度。 对于一个常数就是简单的重复。...y <- x[-(1:5)] 字符串向量:这可能仅仅用于一个对象可以用names 属性来识别它的元素。名字向量的子向量可以像上面第二条提到的正整数标签一样使用。...警告：相比其他程序语言，R代码里面很少使用for(),执行效率很低 repeat expr while (condition) expr 关键字break：可以用于结束任何循环，甚至是非常规的。...在函数中赋值 注意任何在函数内部的普通赋值都是局部的暂时的，当退出函数时都会丢失。因此函数中的赋值语句X <- qr(X) 不会影响调用该函数的程序赋值情况。...可以通过base::t 使用，因为它是在包base 中定义的。 三冒号操作符::: 可能会出现在一些R 代码中：它有点像双冒号操作符，但可以访问隐藏对象。
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。...随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。...本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据，展示R包randomForest中的随机森林方法。...交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/验证集划分来对模型做多组不同的训练/验证，来应对单独测试结果过于片面以及训练数据不足的问题。此处使用训练集本身进行交叉验证。...(otu_train.cv$otus)) #拟合线图 library(ggplot2) library(splines) #用于在 geom_smooth() 中添加拟合线，或者使用 geom_line
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。...我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。...前五个观察样本 01 02 03 04 数据准备 将数据转换为平稳数据 这是通过获取系列中两个连续值之间的差异来完成的。这种转换（通常称为差分）会删除数据中与时间相关的成分。...在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。
本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 ---- 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。...前五个观察样本 数据准备 将数据转换为平稳数据 这是通过获取系列中两个连续值之间的差异来完成的。这种转换（通常称为差分）会删除数据中与时间相关的成分。...在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。...语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测》
）在生态学中的应用以及如何在R中实现它们是一个广泛且深入的主题。...这篇文章主要是为了展示如何拟合GLMM、如何评估GLMM假设、何时在固定效应模型和混合效应模型之间做出选择、如何在GLMM中进行模型选择以及如何从GLMM中得出推论的R脚本。...使用数据（查看文末了解数据免费获取方式）如下： 以下是一个R脚本的示例，用于展示如何在广义线性混合模型（GLMM）中演示GLMM的拟合、假设检验、模型选择以及结果推断。...在 r 中，通过重复以下三个步骤来计算功效：(i) 使用提供的模型模拟因变量的新值；(ii) 将模型重新拟合为模拟因变量；(iii) 对模拟拟合应用统计检验。...还有一个连续因变量 _y _，在本教程中没有使用。 拟合模型 我们首先将 lme 4 中的一个非常简单的泊松混合效应模型拟合到数据集。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝今天有朋友询问如何在R中进行并行运算，那本节就来简单介绍下，并行运算的方式有很多，在此主要介绍「foreach & doParallel」。...❞ 加载R包 install.packages("foreach") install.packages("doParallel") install.packages("randomForest") library...ranger包计算特征的重要性 使用ranger函数从ranger包中拟合随机森林模型。...ranger函数拟合随机森林模型 m.i <- ranger::ranger( data = penguins, # 使用penguins数据...ranger函数拟合随机森林模型 m.i <- ranger::ranger( data = penguins, # 使用penguins
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?...我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。...前五个观察样本： 数据准备 将数据转换为平稳数据 这是通过获取系列中两个连续值之间的差异来完成的。这种转换（通常称为差分）会删除数据中与时间相关的成分。...在此示例中，时间步长 = 1。 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1。 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释。...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。
p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。 glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。...该软件包还利用强大的规则来有效地限制活动集。由于高效的更新和技术，如热启动和主动集合收敛，我们的算法可以非常快地计算解决方案路径。 该代码可以处理稀疏的输入矩阵格式，以及系数的范围约束。...用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。 load("QuickStartExample.RData") 该命令从该保存的R数据档案中加载输入矩阵x和响应向量y。...当人们对变量有先验知识或偏好时，这非常有用。在很多情况下，一些变量可能非常重要，以至于一直想要保持这些变量，这可以通过将相应的惩罚因子设置为0来实现： ?
p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。 glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。...该软件包还利用强大的规则来有效地限制活动集。由于高效的更新和技术，如热启动和主动集合收敛，我们的算法可以非常快地计算解决方案路径。 该代码可以处理稀疏的输入矩阵格式，以及系数的范围约束。...用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。 load("QuickStartExample.RData") 该命令从该保存的R数据档案中加载输入矩阵x和响应向量y。...当人们对变量有先验知识或偏好时，这非常有用。在很多情况下，一些变量可能非常重要，以至于一直想要保持这些变量，这可以通过将相应的惩罚因子设置为0来实现：
机器学习中的朴素贝叶斯 机器学习中的朴素贝叶斯教程 机器学习算法的过拟合和欠拟合 参数化和非参数化机器学习算法 理解任何机器学习算法的 6 个问题 在机器学习中拥抱随机性 如何使用 Python 从零开始扩展机器学习数据...用于家庭用电机器学习的多步时间序列预测 Keras 中使用 LSTM 的多变量时间序列预测 如何开发和评估朴素的家庭用电量预测方法 如何为长短期记忆网络准备单变量时间序列数据 循环神经网络在时间序列预测中的应用...LSTM 编解码器循环神经网络的全局注意力的温和介绍 如何利用长短期记忆循环神经网络处理很长的序列 如何在 Python 中单热编码序列数据 如何使用编解码器 LSTM 来打印随机整数序列 带有注意力的编解码器...RNN 架构的实现模式 学习使用编解码器 LSTM 循环神经网络相加数字 如何学习在 Keras 中用 LSTM 回显随机整数 如何使用长短期记忆循环神经网络来打印随机整数 Keras 长短期记忆循环神经网络的迷你课程...如何在 Python 中从零开始编写 T 检验 如何在 Python 中生成随机数 如何转换数据来更好地拟合正态分布 如何使用相关来理解变量之间的关系 如何使用统计量识别数据中的异常值 用于比较机器学习算法的假设检验
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