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广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects

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R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

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。...---- ​ 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...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...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

3.8K21
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R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。...iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理，为了选择在X、Y上使用哪些变量，我们可以使用双曲线图。...biplot(PCA) 这个双曲线图显示，花瓣长度和萼片宽度可以解释数据中的大部分差异，更合适的图是： plot(iris, col = KM预测) 评估所有可能的组合。...R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula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...）高维变量选择的分类模型案例 R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分

1.6K00

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

例如，如果我们（随机）更改起点的值会怎么样 plot(v_beta) par(mfrow=c(1,2)) hist(v_beta[,1],xlab=names( )[ ]) hist(v_beta[,...有趣的是，我们现在有两个“完美”的模型，白点和黑点的区域不同。 在R中，可以使用mgcv包来运行gam回归。...R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2...时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 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 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量...Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑

1.4K20

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...legend("topright", legend=c("核密度","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...在R函数中定义矩条件，然后估计参数0。...SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列》。

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R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图 我们选取上证指数5分钟高频数据： data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE) #open：开盘价...legend("topright", legend=c("核密度","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...在R函数中定义矩条件，然后估计参数0。

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R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图 我们选取上证指数5分钟高频数据： data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE) #open：开盘价...legend("topright", legend=c("核密度","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...在R函数中定义矩条件，然后估计参数0。

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R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图 我们选取上证指数5分钟高频数据： data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE) #open：开盘价...legend("topright", legend=c("核密度","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...在R函数中定义矩条件，然后估计参数0。

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R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...在R函数中定义矩条件，然后估计参数0。...本文选自《R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列》。...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言隐马尔可夫模型...Volatility） 模型 MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率 R语言马尔可夫区制转移模型

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R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据

在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。...在共轭核/基数测量对的情况下，能够检测共轭的存在，并利用它来提高采样器的性能。为了说明这些能力，我们考虑对R中提供的Faithful火山数据集的喷发间隔时间的概率密度函数进行估计。...#MCMC的配置、创建和编译MCMC(conf)## 编译......这可能需要一分钟## 编译完成。我们可以从参数的后验分布中提取样本，并创建痕迹图、直方图和任何其他感兴趣的总结。...hist(samples[, 'alpha'])从混合分布中生成样本和以前一样，我们从后验分布中获得样本。...模型的制定我们首先进行基于标准的广义线性混合模型（GLMM）的meta分析。向量n和x分别包含对照组的患者总数和每项研究中对照组的心肌梗死患者人数。同样，向量m和y包含接受药物的病人的类似信息。

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R语言缺失值的处理：线性回归模型插补

默认情况下，R的策略是删除缺失值。...现在让我们尝试以下策略：用固定的数值替换缺失的值，并添加一个指标， B=rep(NA,m) hist(B,probability=TRUE,col=rgb(0,0,1,.4),border=...) (Intercept) x1 x2 1.197944 1.804220 -0.806766 如果我们看一下10,000个模拟中的样子，就会发现...参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言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、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化

3.4K11

R开发：常用R语言包介绍

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： 常用检验函数： ?...、dotchart、hist、densityplot、boxplot、contour等等 正态检验：qqplot、qqline、qqnorm 连续分类回归模型： stats包 lm函数，实现多元线性回归...；glm函数，实现广义线性回归；nls函数，实现非线性最小二乘回归；knn函数，k最近邻算法 rpart包 rpart函数，基于CART算法的分类回归树模型 randomForest包 randomForest...算法的决策树 C50包C5.0函数，基于C5.0算法的决策树 e1071包naiveBayes函数，贝叶斯分类器算法 klaR包NaiveBayes函数，贝叶斯分类器算分 MASS包lda函数，线性判别分析

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ECDH椭圆双曲线（比DH快10倍的密钥交换）算法简介和封装

实际应用中，有些加密算法的密钥碰撞计算难度反而比破解DH和ECDH要容易（比如atgateway支持的XXTEA算法，这个算法很简单所以也非常高效）。...接入的过程中主要有三个问题。 第一个是openssl的1.0.1版本支持的算法较少，而高版本比较多一些，而且openssl本身是可以裁剪算法的。这个用宏来判定就行了，比较easy。...交互流程差异 步骤 DH ECDH 初始化 加载DH参数（主要是一个大素数P和系数G），由DH参数决定密钥长度 加载双曲线（RFC 4492），由双曲线决定密钥长度 服务器下发系数 下发DH算法的P（大素数...，输出双曲线ID和公钥点 CASE_EXPECT_EQ(0, svr_dh.make_params(switch_params)); // step 2 - 客户端: 读取服务器的双曲线...然后就是报告的结果，我直接从CI里复制出来了一部分。

5.1K30

背板以太网--概述（一）

该实施例规定了信号以1Gb/s的速度运行在两对差分受控阻抗的PCB布线上（一对用于发射，一对用于接收）。该系统采用C36中定义的1000BASE-X PCS和PMA。...该实施例规定了信号以2.5Gb/s的速度运行在两对差分受控阻抗的PCB布线上（一对用于发射，一对用于接收）。该系统采用C127中定义的1000BASE-X PCS和PMA。...该实施例规定了信号以5Gb/s的速度运行在两对差分受控阻抗的PCB布线上（一对用于发射，一对用于接收）。该系统采用C129中定义的1000BASE-X PCS和PMA。...它规定了信号以2.5Gb/s的速度运行在八对差分受控阻抗的PCB布线上（四对用于发射，四对用于接收）。该系统采用C48中定义的10GBASE-X PCS和PMA。...该实施例规定了信号以10Gb/s的速度运行在两对差分受控阻抗的PCB布线上（一对用于发射，一对用于接收）。该系统采用C49中定义的10GBASE-R PCS和C51中定义的10GBASE-R PMA。

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OpenCV中图像直方图与应用

OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT...; Mat g_hist; Mat r_hist; // 计算Blue, Green, Red通道的直方图 calcHist(&bgr_plane[0], 1, 0, Mat()...(&bgr_plane[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, bins, ranges); // 显示直方图 int hist_w = 512; int hist_h...normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); normalize(r_hist, r_hist, 0,...OpenCV中的API函数为 equalizeHist src参数表示输入的图像，必须是8位灰度图像 dst参数表示均衡化之后的图像，大小和类型必须跟输入图像一致 输入原图如下： ?

1.3K60

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

预归一化函数完成的： hist( MMSE )hist( norm )要建模单个重复测量是：color <-IDxyplot考虑的模型我们考虑以下潜在类线性混合模型，其中 g 表示类别，i表示主题，j...点击标题查阅往期内容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R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程R语言因子实验设计...GPA和可视化R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归...mixed effect modelR语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言 线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言基于...copula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

86400

C++ OpenCV直方图计算

直方图计算的代码 ? ? ? ? ? 分步说明： 1.分通道显示 ?...Mat(): 掩码( 0 表示忽略该像素)， 如果未定义，则不使用掩码 r_hist: 储存直方图的矩阵 1: 直方图维数 histSize: 每个维度的bin数目 histRange: 每个维度的取值范围...在画直方图之前，先使用 normalize 归一化直方图，这样直方图bin中的值就被缩放到指定范围。...该函数接受下列参数: r_hist: 输入数组 r_hist: 归一化后的输出数组(支持原地计算) 0 及 histImage.rows: 这里，它们是归一化 r_hist 之后的取值极限 NORM_MINMAX...此处是一个一维的直方图，使用了以下表达式: r_hist.at(i) :math:`i` 指示维度，假如我们要访问2维直方图，我们就要用到这样的表达式: r_hist.at

2.1K20

Python中的数学模块：数学和数学

参考链接： Python中的复数3(三角函数和双曲线函数) 在日常生活中编写程序时，通常会遇到需要使用一些数学知识才能完成任务的情况。...在三角学中，点（cos b ，sin b ）表示单位圆的点。 在双曲函数的情况下，点（cosh b ，sinh b ）代表形成等边双曲线的右半部分的点。    ...表示它们的另一种方法是使用极坐标。     在这种情况下，复数z将由模数r和相角phi的组合定义。 模量r是复数z与原点之间的距离。...您可以使用polar(z)将矩形形式的复数转换为极性形式，这将返回一对(r, phi) ，其中r为abs(z)且phi为phase(z) 。    ...同样，您可以使用rect(r, phi)将极性形式的复数转换为矩形形式。 此函数返回的复数为r * (math.cos(phi) + math.sin(phi)*1j) 。

1.1K20
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