并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？
Logistic回归可以使用glm （广义线性模型）函数在R中执行 。该函数使用链接函数来确定要使用哪种模型，例如逻辑模型，概率模型或泊松模型。
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，它是通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。
对于转录组的差异分析而言，case/control的实验设计是最为常见，也最为基础的一种，有很多的R包可以处理这种类型的数据分析。在很多时候，还会有非常复杂的实验设计，比如时间序列， 时间序列与不同实验条件同时存在等情况，对于这种类型的差异分析而言，最常见的分析策略就是回归分析，将基因的表达量看做因变量，将时间和实验条件等因素看自变量，通过回归分析来构建一个合适的模型。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
，考虑平方根变换g（y）= \ sqrt {y} g（y）= y，则第二个等式变为
考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型
首先，本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集，数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务，这个数据集有1w条数据，3个特征：
功能性近红外光谱（fNIRS）是一种越来越流行的研究运动和步态过程中皮层活动的工具，需要进一步验证。本研究旨在评估（1）fNIRS是否可以检测初级运动皮层（M1）难以测量的腿部区域，并将其与手部区域区分开来；以及（2）fNIRS是否可以区分自动（即不需要注意）和非自动运动过程。特别关注的是系统性伪影（即血压、心率、呼吸的变化），这些伪影通过短通道（即主要对头皮浅表血流动力学敏感的fNIRS通道）进行评估和校正。结果表明，fNIRS对M1的腿部活动敏感，尽管其灵敏度低于手指活动，并且需要对系统波动进行严格校正。我们进一步强调，当短通道显示出与预期血液动力学反应相似的信号时，系统伪影可能导致不可靠的GLM分析。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
回归是一种有监督的学习方式，用于建模分析一个独立变量（响应变量）和一个或多个非独立变量（预测变量）之间的关联。
fMRI因为能够提供对大脑功能的独特洞察而受到医生和研究人员的广泛欢迎。然而，我们必须考虑多种技术因素，从实验设计到数据采集、数据处理以及方法的内在限制，以优化fMRI分析并对数据作出最准确和最有根据的解释。实际研究过程中，研究者/临床医生必须从许多可用的选项中选择每个阶段最合适的软件工具。在这里我们提供简单的指南，包含主要的分析阶段，每个阶段涉及的技术和工具。这份指南旨在作为神经成像社区的资源，帮助新手克服最关键的困难。本文由葡萄牙学者发表在Frontiers in Neuroscience杂志。
背景：2019年的某月末日，三路人开局，兴趣所致组建了“花儿少年”：一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此，开启了一段小白&大师的成长史。
Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。
R语言中的factor()函数可以把变量变为因子类型，默认是没有等级之分的（可以理解为无序分类变量nominal）！当然也可以通过添加参数ordered=T变成有序因子（等级资料，有序分类ordinal）。
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。
脑电图(EEG)的微观状态在清醒状态下已被广泛研究，并被描述为“思维原子”。先前对脑电图的研究已经发现了四种微状态A、B、C、D，它们在静息状态下是一致的。同时使用脑电图和**功能磁共振成像(fMRI)**的研究已经为静息状态下EEG微状态和fMRI网络之间的相关性提供了证据。在非快速眼动(NREM)睡眠中已发现了微状态，而慢波睡眠(SWS)过程中脑电微状态与脑功能网络之间的关系尚未得到研究。本研究在SWS过程中收集同步的EEG-fMRI数据，以检验EEG微状态与fMRI网络之间的对应关系。分析显示，4个微状态中有3个与fMRI数据显著相关：1)岛叶和颞后回的fMRI波动与微状态B呈正相关，2)颞中回和梭状回的fMRI信号与微状态C呈负相关，3)枕叶的fMRI波动与微状态D呈负相关，而扣带回和扣带回的fMRI信号与微状态B呈正相关。然后，基于fMRI数据，使用组独立分量分析来评估脑功能网络。组级空间相关分析显示，fMRI听觉网络与微状态B的fMRI激活图重叠，执行控制网络与微状态C的fMRI失活重叠，视觉和突显网络与微状态D的fMRI失活和激活图重叠。此外，由二元回归得到的各微状态的一般线性模型(GLM)β图与各成分的独立图之间的个体水平空间相关性也表明，在SWS过程中，EEG微状态与fMRI测量的脑功能网络密切相关。综上所述，实验结果表明，SWS过程中脑电微状态与脑功能网络密切相关，表明脑电微状态为脑功能网络提供了重要的电生理基础。
构建回归模型的一个关键方面是评估模型拟合的效果，模型对数据的拟合程度以及要报告的拟合指数等都对模型的好坏至关重要。今天小编就介绍下easystats体系中的performance包，该包可以评估不同类型模型的模型质量，提供r平方(R2)、均方根误差(RMSE) 或类内相关系数 (ICC) 等指标，还包括检查(混合)模型是否存在过度分散、零膨胀、收敛或奇异性的功能。performance包的工作流程如下图：
GLM（OpenGL Mathematics）是专门为OpenGL量身定做的数学库，它是一个只有头文件的库，可以快速实现矩阵变换等各种图形学中常用的几何计算。
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包： rpart，party，randomFo
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
小编在查阅资料时发现一个宝藏可视化包-R-see，该包可以将数据的统计计算结果、模型参数、预测结果以及性能估算等使用合理的可视化方式展现,帮助使用者利用可视化来获得更多信息、可交流和全面的科学报告。话不多说，接下来就让小编带大家感受下这个包的魅力(其中可能涉及统计分析知识，后期和Python一起讲解，本期只关注其可视化部分)
目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题
有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。
表达旋转变换最简单的理解是三种旋转矩阵（绕X轴旋转矩阵，绕Y轴旋转矩阵以及绕Z轴旋转矩阵）级联。而欧拉角同样也有三种：航向角heading，俯仰角pitch和滚转角roll；其中，航向角heading有时也被称为偏航角yaw。三个欧拉角定义的矩阵级联也可以定义成旋转矩阵，这种旋转变换也叫做欧拉变换。
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
通常来说，模型矩阵（R）的一种比较好的级联方式为：先缩放(S)，再旋转(R)，最后平移(T)：
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好，抽空整理了工作中常用的R包如下：
本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧：
trainControl中可以设置重采样的参数，指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV等。
加载工资数据集。保留所有交叉验证错误的数组。我们正在执行K=10 K倍交叉验证。
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，进行批量操作，凑够字数。
“木桶理论”说，一个水桶能装多少水，取决于它最短的那块木板。同样的，个体的生存也依赖于最缺乏的资源。我们生活在一个动态变化的世界中，随着环境的变化，我们的需求也在时时刻刻发生着改变。人类如何在变化中避免“短板”，维持各种资源的均衡？这种决策过程背后的神经机制又是怎样的？在这篇文章中，Keno Juechems等人设计了一种创新的决策任务，对个体基于自身需求进行决策时的策略、考虑因素、神经编码方式做了非常详尽的定量分析。分析时针对不同的研究问题，使用了多种建模方法，梳理清楚这些模型的含义是理解本文的重点。
我们实际上可以近距离看。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）
前面我们介绍的回归方法，一般适用于数值型数据对象，对于分类数据类型就不再适用。对于分类数据对象，我们需要引入广义线性回归方法，比如logistic回归和poisson回归模型。这里我们介绍logistic回归。
采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库 。
本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。
在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 1，SNP解释百分比之和为何大于1？ #2021.12.21
最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
对于机器学习/数据科学的研究者而言，回归分析是最基础的功课之一，可以称得上是大多数机器学习/数据科学研究的起点。
精神分裂症（SZ）、双相情感障碍（BD）和重性抑郁症（MDD）是在精神疾病领域常见的三种疾病，合称为重大精神疾病（MPD），长期以来都是依据不同的核心症状被作为不同的疾病诊断，但一系列遗传学、分子学、组织学和神经影像学的研究都一致表明这三种疾病之间存在着共同的核心特征，提示我们这三种疾病之间的连续性是非常紧密的。因此，了解MPD的核心变化对于我们绘制导致精神病理的主要神经通路，以及导致诊断内和诊断间不同临床现象的交叉路径是至关重要的。静息态功能磁共振成像技术是一项已经非常成熟的对大脑内在功能进行无创性探索的技术，利用测量血氧饱和度依赖性（BOLD）信号中的自发低频波动（LFFs）已经被广泛应用于神经影像学。低频波动幅度（ALFF；一般在0.01-0.08 Hz范围内）是静息态时局部自发神经元活动的有效指标，ALFF的区域变异性可以反映了一个给定的体素的自发波动，与它的邻近、区域或网络连接无关，此外ALFF还表现出中等至高度的测试-再测试的可靠性，确保了其作为区域功能测量的有效性的高上限，这些特征都使ALFF成为一个检测个体差异良好指标。 此研究基于脑影像ALFF数据运用深度学习的方法将跨诊断的三种MDP疾病人群（SZ,BD,MDD）聚类，并从皮层厚度、白质完整性（FA)、多基因风险评分（PRS）和风险基因组织表达多层面数据对聚类出的两个生物亚型进行了验证，还进一步研究了药物治疗状态在不同亚型中对症状严重性的影响，以阐明不同亚型可能的药理作用。
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。
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