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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

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...

大数据之R语言速成与实战

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R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（下）

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（下）

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（上）：https://developer.aliyun.com/article/1496401 右侧渐近线中的方差估计值是非零的。 ...

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（上）

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426 混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 序言 此外，它还...

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化

GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Mo...

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型（Susceptible Infected Recovered ）代码实例

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复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类（社区检测）和可视化 基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染（...

R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=14593  与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。 这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类（社区检测）和可视化 基本的算法...

R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=27474  考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。我们将观察结果 y 解释为某个随机变量 Y 的实现： 统计模型是对未知参数 θ 的 Y 分布的规范。通常，观测值 y = (y1, . . . , yn) ∈ Rn 是一个向...

数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26915  零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。 ...

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例

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最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案。 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于无监督聚类过程。 例子 在介绍HMM背...

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