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forestploter: 分组创建具有置信区间的多列森林图

下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...#> 6 1.51 (0.67 to 2.35) 应用主题绘制简单的森林图...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。...如果提供的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。

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R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据|附代码数据

p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）  。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...在频率论模型中，使用 95% 的不确定性区间（置信区间）背后的想法是，在重复抽样的情况下，95% 的结果不确定性区间将覆盖真实的总体值。...这让我们可以说，对于给定的 95% 置信区间，我们有 95% 的置信区间包含真实的总体值。然而，它不允许我们说置信区间有 95% 的机会包含真实的总体值（即 频率论不确定性区间不是概率陈述）。...每个密度中的深蓝色线表示点估计，而浅蓝色区域表示 95% 的可信区间。我们可以很容易地看到， SEX 和 PPED 都是有意义的预测变量，因为它们的置信区间不包含零，并且它们的密度具有非常窄的形状。 ...但是，如果我们看一下密度图，两者的置信区间的下限 sd(SEX) 和 sd(PPED) 非常接近零，并且它们的密度也没有明确的从零分开。这表明可能不需要包括这两个随机斜率项。

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R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...在频率论模型中，使用 95% 的不确定性区间（置信区间）背后的想法是，在重复抽样的情况下，95% 的结果不确定性区间将覆盖真实的总体值。...这让我们可以说，对于给定的 95% 置信区间，我们有 95% 的置信区间包含真实的总体值。然而，它不允许我们说置信区间有 95% 的机会包含真实的总体值（即 频率论不确定性区间不是概率陈述）。...每个密度中的深蓝色线表示点估计，而浅蓝色区域表示 95% 的可信区间。我们可以很容易地看到， SEX 和 PPED 都是有意义的预测变量，因为它们的置信区间不包含零，并且它们的密度具有非常窄的形状。...但是，如果我们看一下密度图，两者的置信区间的下限 sd(SEX) 和 sd(PPED) 非常接近零，并且它们的密度也没有明确的从零分开。这表明可能不需要包括这两个随机斜率项。

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使用TASSEL学习GWAS笔记（66）：TASSEL结果可视化：QQ plot，曼哈顿图

TASSEL的GLM和MLM分析结果 质控后的plink数据和表型数据： 「GLM的GWAS分析结果：」 「MLM的GWAS分析结果：」 2....TASSEL中的可视化 TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。 3....tiff") qq(d3$p, main = "Q-Q plot of GWAS p-values : log") dev.off() 将整理后的不同性状的结果保存到本地： fwrite(d1,"y1...完整代码汇总 「GLM的可视化代码：」 ## 对TASSEL GLM 模型可视化 if(!...(d2,"y2_result.csv") fwrite(d3,"y3_result.csv") 「MLM的可视化代码：」 ## 对TASSEL GLM 模型可视化 library(qqman) library

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

给定的样本 ，其中 ，目标是导出用于一个95％的置信区间 给出 ，其中 是预测。...因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="response...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- ---- 本文选自《R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层

75500

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

以下是MCMC链的图，其中真实值用红线表示。...为了确保贝叶斯估计器正常工作，我对1,000个模拟数据集重复了此过程。 这将产生1,000组后验均值和1,000组95％置信区间。平均而言，这1000个后验均值应以真实值为中心。...平均而言，真实参数值应在95％的时间的置信区间内。 以下是这些评估的摘要。 “估计平均值”列是所有1,000个模拟中的平均后验平均值。偏差百分比均小于5％。...对于所有参数，95％CI的覆盖率约为95％。 扩展  我们可以对该模型进行许多扩展。例如，可以使用除正态分布外的其他分布来拟合不同类型的结果。 ...这个想法将贝叶斯线性回归推广到贝叶斯GLM。 在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。

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「Workshop」第三十八期 Bootstrap

(2) 为生成R中自助法所需的有效统计量重复数，使用boot()函数对上面所写的函数进行处理。(3) 使用boot.ci()函数获取(2)生成的统计量的置信区间。...= T) fishes qqnorm(fishes) qqline(fishes) （*此Q-Q图，Q是quantile的缩写，即分位数。...**分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。**比如中位数，就是中间位置的值。Q-Q图的x轴为分位数，y轴为分位数对应的样本值。...1000) #boot对象输出 print(results) plot(results) #则其95%置信区间可得 boot.ci(results, type= c("perc")) 统计后发现每次捕鱼中标记鱼的比例的...95%置信区间为[0-0.03]，所以，我们可以鱼塘中鱼的数量的区间为（100/0,100/0.03]。

1.6K20

Stata估算观测数据的风险比

p=6419 在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。...由于处理是随机分配的，我们可以忽略x并使用带有日志链接的GLM命令估计比较z = 1到z = 0的风险比： Generalized linear models...tr_pr) gen xb=x+z gen pr=exp(xb)/(1+exp(xb)) gen y=(runiform() < pr) 如果我们为y运行相同的GLM模型，忽略x，我们得到： . glm...GLM命令中添加x： . glm y z x, family(binomial) link(log) eform Iteration 0: log likelihood = -9271.4631...置信区间 我们已经找到了风险比的点估计，但我们当然也喜欢置信区间，以指示估计的精确度。

74810

有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据

图 1 中给出了每个品牌的相对使用频率。提供了其他品牌信息，表明威士忌的类型：混合威士忌或单一麦芽威士忌。 R> set.seed(102) 图 1：威士忌品牌的相对频率。...该模型可以使用特定于成分的模型驱动程序在 R 中拟合，拟合 GLM 的有限混合。作为伴随变量模型，用于多项 logit 模型，其中后验概率是因变量。...plot(pamix) 所有三个分量的后验都在 0 和 1 处具有模式，表明聚类分离良好（Leisch，2004）。 图 5：后验概率的根图。...黑线表示（近似的）95% 置信区间。 plot(refit, byclu = FALSE) 参数 cluster 指示成分或不同变量是否用作面板的条件变量。...图 7：具有相应 95% 置信区间的成分特定模型的估计系数。 该图表明，即使第一个和第三个分量的 lgRD 系数相似，估计的系数在所有分量之间也有所不同。

1.4K10

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

以下是MCMC链的图，其中真实值用红线表示。...似乎能够获得这些参数的合理后验估计。为了确保贝叶斯估计器正常工作，我对1,000个模拟数据集重复了此过程。 这将产生1,000组后验均值和1,000组95％置信区间。...平均而言，真实参数值应在95％的时间的置信区间内。 以下是这些评估的摘要。 ? “估计平均值”列是所有1,000个模拟中的平均后验平均值。偏差百分比均小于5％。...对于所有参数，95％CI的覆盖率约为95％。 扩展 我们可以对该模型进行许多扩展。例如，可以使用除正态分布外的其他分布来拟合不同类型的结果。 例如，如果我们有二元数据，则可以将其建模为： ?...这个想法将贝叶斯线性回归推广到贝叶斯GLM。 在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。

74820

R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化

通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。...另一方面，预测区间的重点在于单个数据点，其可以解释为（同样假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们在这些特定的解释变量值上抽样X次，那么响应值将有95%的概率落在这个区间内”。...在R中，可以使用bootMer函数（来自lme4包）或predictInterval函数（来自merTools包）来近似计算这些区间。...即使对每个自举样本都计算了新的随机效应值（因为bootMer中默认use.u=FALSE），自举的置信区间也非常接近“正常”的置信区间。

14510

R海拾遗——批量回归

R海拾遗——批量逻辑回归 概述 检索批量代码,用于初步探索，批量操作，逻辑回归是一个非常经典的算法，但是R给出的回归并不是一个需要的模式，通常情况下，我们只是需要它的OR值和95%可信区间，因此有必要将这部分纳入到函数中...gs:为需要检索的公式，建议通过循环来进行书写，如下,忘记了，那个被我取代了，哈哈哈,循环的找不到了。...<- glm_re(gs_[1], data) r2 <- glm_re(gs_[2], data) r3 <- glm_re(gs_[3], data) r4 <- glm_re...(gs_[4], data) r5 <- glm_re(gs_[5], data) r6 <- glm_re(gs_[6], data) result3 <- rbind(r1,...r2,r3,r4,r5,r6) return(result3) } summary 主要还是回归返回OR值和置信区间，后面的由于循环写公式的内容丢失，所以看起来还是不太方便。

68820

R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

为了说明，考虑以下数据集，其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y = c(1,2,4,2,6) base = data.frame(x,y) 然后考虑具有不同分布的几个模型，以及一个链接...例如，在线性情况下，考虑使用Tweedie模型获得的斜率（实际上将包括此处提到的所有参数famile） ​ 这里的坡度总是非常接近，如果我们添加一个置信区间，则 ​ 对于Gamma回归或高斯逆回归，...因此，在图的左侧，误差应该较小，并且方差函数的功效更高。...​ 或者，如果我们添加置信区间，我们将获得 ​ 因此，这里的“斜率”也非常相似...如果我们看一下在图表左侧产生的误差，可以得出 plot(Vgamma,Verreur,type="l",lwd...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归

3.8K21

斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十章到第十四章

图 10.1 显示了从 NHANES 数据集中计算的估计平均体重的 100 个样本的置信区间。其中有 95 个捕获了真实的总体平均体重，表明置信区间程序的执行效果如预期。...图 10.1：从 NHANES 数据集中重复取样，为每个样本计算了平均值的 95%置信区间。红色区间未捕获真实的总体均值（显示为虚线）。...Q-Q 图将两个分布的分位数相互对比；在这种情况下，我们将实际数据的分位数与同一数据拟合的正态分布的分位数进行对比。图 14.5 显示了两个这样的 Q-Q 图的示例。...左侧面板显示了来自正态分布的数据的 Q-Q 图，而右侧面板显示了来自非正态数据的 Q-Q 图。右侧面板中的数据点与线明显偏离，反映了它们不是正态分布的事实。...14.5：正态（左）和非正态（右）数据的 Q-Q 图。

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