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R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码2

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1：https://developer.aliyun.com/article/1501226 参数自助法似然比检验：对新的固定效应模型进行了参数自助法似然比检验。 # 模拟...

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1

在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。随着数据分析技术的不断发展，R语言已成为生态学...

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）。相关视频然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预...

R语言拟合改进的稀疏广义加性模型（RGAM）预测、交叉验证、可视化

这是一种拟合稀疏广义加性模型（GAM）的新方法。RGAM具有计算可扩展性，并且适用于连续、二进制、计数和生存数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频让我们生成一些数据： ...

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化（下）

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1497167 ...

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化（上）

全文链接：https://tecdat.cn/?p=32981气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）...

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号采样地点：全国各地。本次调查搜集...

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据（2）

全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。重新拟合模型 ...

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据（1）

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号采样地点：全国各地。本次调查搜集...

R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30508 现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文使...