，进行因子协变量的GWAS分析 2....GWAS分析LM模型 「代码：」 plink --file b --pheno phe.txt --allow-no-sex --linear --covar plink.cov --out re --...「M7加上因子协变量结果：」 ?...「如果是作为数值协变量的结果为：」 ? 结果是不一样的。 5. 使用R语言进行结果比较lm+plink.cov ? 结果和上面世代作为因子完全一样。 6....❝R语言中，所谓的因子，在进行回归分析时，也是将其转化为不通过水平的数字变量进行的分析，所以和你手动转化的虚拟变量结果是一样的。 ❞
GWAS分析时，无论是一般线性模型，还是广义线性模型，都要对协变量进行处理。...数值类型的协变量（比如初生重数值协变量，PCA的值）直接加进去，因子协变量（比如不同的年份，不同的地点，场等）需要转化为虚拟变量。...如果一个分析中，既有数字协变量，又有因子协变量，需要将因子协变量转化为虚拟变量后再与数字协变量合并，作为最终的协变量文件进行分析。本次用实际数据进行一下演示。 1....「注意：」这里的性别虽然是因子，但是其只有两个水平，也可以将作为连续的变量，计算方法是一样的。如果是三个水平的因子，就不能直接转化为变量了。...5 进行协变量GWAS分析LM模型 「代码：」 plink --file b --pheno phe.txt --allow-no-sex --linear --covar plink.cov --out
「飞哥感言：」 ❝从开始介绍plink做GWAS数据的质控，到构建模型，到定义协变量，已经灌了很多水，这篇是plink做GWAS的结尾，因为plink做GWAS只有两个模型可以用：GLM和logistic...5 进行协变量GWAS分析LM模型 「代码：」 plink --file b --pheno phe.txt --allow-no-sex --linear --covar pca_cov.txt...由日志可知，共有六个协变量加入了分析中。 「结果文件：」re.assoc.linear 「结果预览：」 ? 4....(phe ~ cov1+cov2+cov3+pca1+pca2+pca3 + M7_1,data=dd);summary(mod_M7) 「M7加上因子协变量结果：」 ?...结论 plink中一般线性模型（LM），linear可以支持数值协变量，因子协变量（经过转化），pca等等，这些过程都可以通过R语言的lm函数复现结果。 6.
本文内容包括： 1.变量筛选(Variable Selection) 2. 两大类变量筛选的方法 3. R中实现变量筛选 4. 其他方法检验因子之间的相关性及贡献 5. MRM中如何实现变量筛选 ?...但这种方法的缺点也很明显： 同时增加和删除一个变量可能会错过最优的模型； 删除不太重要的变量往往会增加剩余变量的显著性，这样就会高估剩余变量的重要性； 作为一种统计上的方法，这种对变量的筛选并不能直接解决实际的问题...且被删除的变量仍可以与关注的因子相关。 ?...函数)来判断环境因子中的共线性，并删除高度共线性的因子。...这里有个小缺陷，如果同时有多个最小值，则一次全加入模型。
不同的药剂是因子变量。 比如身高和体重的关系，这就是一个回归分析。不同的身高是数值变量。 但是在GWAS中，两者都称为协变量，一种是数字协变量，一种是因子协变量。...mod2 = lm(y ~ .-1, data=dd1) summary(mod2) 可以看到，在R语言进行回归分析时，会将因子变量变为哑变量的数字变量，然后进行回归分析。...常用的特征选择的方法有： 方差阈值特征选择，该方法是删除方差达不到阈值的特征，默认情况下，删除所有方差是0的特征，比如maf=0时，位点在所有的样本中都没有多态，不删除留着过年吗？...单变量的特征选择，根据属性的统计指标，对属性进行排序，进行选留。...比如maf是一个指标，P值是一个指标等 循环特征选择，将多个属性放在一起进行检验，比如在一定的窗口内进行LD筛选 针对线性模型的特征选择 基于决策树的特征选择 4.
方差分析与回归分析 在回归分析中，通过量化的预测变量来预测量化的响应变量，建立了相应的回归模型。 同时，预测变量也不一定是量化的，还可以是名义型或者有序型变量。...当设计包含两个或者更多因子时，便是因素方差设计，比如两因子时称作双因素方差分析，三因子时称为三因素方差分析。若因子设计中包含组内和组件因子，又称为混合模型方差分析。...若时间结果显著，说明焦虑度从五周到六个月发生了变化。 若两者交互效应显著，说明：（1）焦虑症从周五到周六的改变程度在两种疗法中是不同的。...即：抑郁症对病症有影响，且抑郁症和焦虑症经常同时出现。 抑郁症也可以解释因变量的组件差异，因此被称为混淆变量（confounding factor）。...#如果显著，可以尝试变换协变量与因变量 可视化 HH包中的ancova()可以绘制因变量、协变量、因子之间的关系。
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。因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。...ANOVA y ~ B * W + Error(Subject/W) 表达式中各项的顺序 当因子不止一个，并且是非平衡设计；存在协变量两者之一时，等式右边的变量都与其他变量相关。...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。...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。...<- lm(response ~ trt, data = cholesterol) > summary(fit.lm) # 因子的第一个水平变成了参考组，随后的变量都以它为标准 Call: lm(formula
——排序，单变量排序，输出排序结果（不是序号）。...，f2是试验次数的因子 常用模型 1、回归模型 lm（y~....predict(lm(y~x))——直接用用原模型的自变量做预测，生成估计值 筛选模型自变量 lm.new<-update(lm.sol，sqrt(....——修正原有的回归模型，将响应变量做开方变换 update（, .~. - x1）——移除变量x1后的模型 coef(lm.new)——提取回归系数...或者glm构成的对象，对回归诊断作总括，返回列表中包括， 广义线性模型也可以使用 anova（）——简单线性模型拟合的方差分析（确定各个变量的作用）
还有其他方法计算，但是对于单因子模型我们可以从PerformanceAnalytics包中使用CAPM.alpha。 ? 比我们刚刚做的要简单多了。...该模型可能具有比此处3个变量更多的变量，因此可以将这些公司聚集在一个较高维度的空间中，因此我们可以基于这些簇选择ETF，并将其用作投资组合多元化工具，即一个集群可能包含风险较高的ETF，而另一个可能包含价值股或成长股...6 Fama和French因子模型 最后，我分析了各种ETF的表现。CAPM公式试图通过单因子（整个市场）来解释投资组合的表现。CAPM定义如下： ? 我们可以通过在模型中添加因子来进一步扩展模型。...对于我的随机投资组合myPortfolio，我们可以使用lm函数来建立线性模型，然后使用broom包中的tidy函数将输出整理整齐： ?...替换非常简单，例如与lm回归的中的myPortfolio，其中RF3为Fama和French数据附带的无风险利率。
回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。...R语言中的一元线性回归是用lm()函数实现的。 lm是用来满足线性模型。它可以用来进行回归，单地层分析，方差和协方差分析，这里介绍一元回归。...参数：data 一个可选的数据框，列表或环境（as.data.frame到一个数据框或对象强制转换）包含在模型中的变量。...如果没有找到data，environment(formula)，通常是从哪个lm被称为环境变量。 参数：subset 一个可选的向量指定要在装修过程中使用的观测的子集。...模型中因子对应的列表，为模型中的每一个因子指定一种对照方式，默认值为NULL。 参数：offset 这可以被用来指定一个先验已知的组件包括在装修过程中的线性预测。
，对因变量的影响是否是显著 (1)组间因子 & 组内因子 组间因子：同一结果在同一变量的不同维度上单次试验 组内因子：同一结果在同一变量的不同维度上反复试验 (2)自变量 & 因变量 自变量：可以自由改变的量...，设计的试验在每个组间因子下的观测数是否相等，相等就叫均衡设计（试验），否则，就叫非均衡设计（试验） (4)主效应 & 交互效应 (5)单因素方差分析（one-way ANOVA）——单因素组间方差分析...(6)单因素组内方差分析——重复测量方差分析 (7)因素方差分析设计【双因素方差分析、三因素方差分析等】 (8)混合模型方差分析 (9)混淆因素（confounding factor）也被称作干扰变数...EMDR是组间因子，因为每位患者都仅被分配到一个组别中，没有患者同时接受CBT和EMDR。...表中字母s代表受试者（患者）。STAI是因变量，治疗方案是自变量（CBT、EMDR是治疗方案的不同维度）。
让我们从简单的演示开始，即 SEM 中的路径模型可以概括简单的单预测变量-单结果回归。我们将检查人口普查中的房价数据，以回顾相关和回归中的重要概念。...另外，如果重要的话，你可以随时从参数估计中除掉常数来恢复原来的单位。...这样的变量通常被称为 "因子 "或 "潜在特质"。在SEM世界中，确认性因子分析是最常见的反映性潜变量模型。 这样的模型中使用=~操作符（'测量的'）来指定。...数据包括来自两所不同学校的七年级和八年级儿童的心理能力测试成绩。在我们的数据集版本中，仅包含原始 26 个测试中的 9 个。...8 缺失数据 默认情况下， 通常会删除缺少任何变量的样本。但是您可能会丢失大量数据，并且因为它可能会给数据带来偏差。
让我们从简单的演示开始，即 SEM 中的路径模型可以概括简单的单预测变量-单结果回归。我们将检查人口普查中的房价数据（查看文末了解数据获取方式），以回顾相关和回归中的重要概念。...另外，如果重要的话，你可以随时从参数估计中除掉常数来恢复原来的单位。...这样的变量通常被称为 "因子 "或 "潜在特质"。在SEM世界中，确认性因子分析是最常见的反映性潜变量模型。 这样的模型中使用=~操作符（'测量的'）来指定。...数据包括来自两所不同学校的七年级和八年级儿童的心理能力测试成绩。在我们的数据集版本中，仅包含原始 26 个测试中的 9 个。...8 缺失数据 默认情况下， 通常会删除缺少任何变量的样本。但是您可能会丢失大量数据，并且因为它可能会给数据带来偏差。
23个数据缺失,因此在进行因子分析的时候，我们对缺失值进行整行删除处理，即在因子分析时排除第23行整行的7个数据。...因此我们利用psych程序包中的fa函数对所选取的变量做因子分析，利用极大似然法（ml）提取公因子，运用最大方差旋转法（varimax），找出其中2个因子。...为了保证线性模型的准确率，我们还需要考察该模型中是否存在自相关关系。以下通过lmtest程序包中的dwtest函数，对模型进行Durbin-Watson检验。...: true autocorrelation is greater than 0 由检验得到，DW统计量为2,202，p值为0.5286，说明模型中不存在自相关关系。...（2）通过银行业上市的各个财务指标的因子分析发现： 在银行业数据中，可以用两个主因子（收益因子、资产因子）来代替解释所有六个财务指标提供的62%的信息。
1、基础方差分析 ANOVA和回归方法（下一次推文的主要内容）虽然都是独立发展而来，但是从函数形式上看，它们都是广义线性模型的特例。用学习绘图时用到的函数lm()也能分析ANOVA模型。...2、单因素方差分析 从最简单的情况出发，单因素方差分析中，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。...还可以用包HH中的函数ancova()对单因素协方差分析的结果进行可视化。从图6中可以看出，用怀孕时间来预测出生体重的回归线相互平行，只是截距项不同。随着怀孕时间增加，幼崽出生体重也会增加。...Type已经被存储为一个因子变量，还需要将 conc转换为因子变量。方差分析表表明在0.01的水平下，主效应类型和浓度以及交叉效应类型×浓度都非常显著，图8中通过函数boxplot()展示了交互效应。...6、多元方差分析 前面我们讨论都是单个因变量的情形，当因变量(结果变量)不止一个时，可用多元方差分析(MANOVA)对它们同时进行分析。
2，误差分解： 3，方差分析的基本假定： 正态性：每个处理所对应的总体服从正态分布 方差齐性：各个总体的方差必须相等 独立性：每个样本数据都来自不同处理的独立样本 4，单因子方差分析： 线性模型：...单因子方差表 然后根据统计量F计算出P值，与置信水平做出判断。...22.74 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 5，效应量分析： 在单因子方差分析中因子平方和与总体平方和之比...，它反映量在因变量取值的总误差中被因子解释的比例，效应量越大说明自变量与因变量之间的关系就越强。...7，双因子方差分析只从与单因子方差分析不同的角度，简单描述： 7.1，模型较复杂：(是否考虑交互效应r可分为两种情况) 考虑交互效应的误差分解 考虑交互效应的双因子方差分析表 7.2，R模拟双因子分析
让我们从简单的演示开始，即 SEM 中的路径模型可以概括简单的单预测变量-单结果回归。我们将检查人口普查中的房价数据，以回顾相关和回归中的重要概念。...另外，如果重要的话，你可以随时从参数估计中除掉常数来恢复原来的单位。...这样的变量通常被称为 "因子 "或 "潜在特质"。在SEM世界中，确认性因子分析是最常见的反映性潜变量模型。这样的模型中使用=~操作符（'测量的'）来指定。...数据包括来自两所不同学校的七年级和八年级儿童的心理能力测试成绩。在我们的数据集版本中，仅包含原始 26 个测试中的 9 个。...8 缺失数据默认情况下， 通常会删除缺少任何变量的样本。但是您可能会丢失大量数据，并且因为它可能会给数据带来偏差。
什么是协变量 注意：GWAS中的协变量和一般模型中的协变量是不一样的。...❞ 「GWAS模型中：」 y = x1 + x2 GWAS中只有协变量，所谓的因子，也是协变量的一种 在GWAS分析汇总，因子也是转化为虚拟变量（dummy）放到模型中 实例演示 「举个例子：」 library...在回归分析里面，它也为因子： mod2 = lm(dj ~ Rep, data=fm) summary(mod2) anova(mod2) 在回归分析中，用的是lm函数，用summary给出每个水平的效应值...「这也是说明了，在GWAS分析中，你以为因子和变量是两个类型，但是在GWAS模型中，他们最后都变为了协变量。」...❝无它，在GWAS模型中，都会变为数值协变量。 ❞ 「下一次推文，讲解如何在plink中构建协变量，包括PCA和因子协变量。欢迎继续关注。」
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择 根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能...因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。 练习1 加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。...x是较小的自变量集，而x2包含完整的自变量集以及二次和交互项。 检查每个预测因素与因变量的关系。生成单独的散点图，所有预测因子的最佳拟合线在x中，y在纵轴上。用一个循环来自动完成这个过程。...summary(x) for(i in 1:10){ plot(x[,i], y) abline(lm(y~x[,i]) } 01 02 03 04 练习3 使用OLS将y与x中的预测因子进行回归...lm(y ~ x) 向下滑动查看结果▼ 练习4 绘制x的每个变量系数与β向量的L1准则的路径。该图表明每个系数在哪个阶段缩减为零。
为了解决这个问题，我们在将神经网络（NN）引入到了连续空间的语言建模中。NN 包括前馈神经网络（FFNN）、循环神经网络（RNN），可以自动学习特征和连续的表征。...由于使用了带有字符级输出的小型 Softmax 层，字符级 NNLM 也减少了训练参数。然而，实验结果表明，训练准确率高的字符级 NNLM 是一项具有挑战性的工作，其性能往往不如单次级的 NNLM。...基于字符的 LM 直接使用字符级 LM 作为字符特征提取器，应用于单词级 LM。这样一来，LM 就具有丰富的用于预测的「字符-单词」信息。...同时，必须建立带有因子标签的语料库。 双向模型 传统的单向 NN 只能根据过去的输入预测输出。我们可以以未来的数据为条件，建立一个双向的 NN。...根据调查，我们发现并没有同时支持传统 N 元语言模型和 NNLM 的工具包。而且它们通常并不包含加载常用的 LM 的功能。
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