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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...

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

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。此外，本教程简要演示了贝叶斯 ...

R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图

我们使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。mgcv是一个伟大的库，具有丰富的功能，但我们经常发现，默认的诊断图并不令人振奋。特别是偏残差图，功能很强，但不漂亮，残差几乎看不见。我们需要根据这些代码来制作自己的偏回归平滑图。 1) 基本的数据设置我们正在使用这里讨论的数据集...

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据

环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。这基本上就是具有光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即...

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

大数据之R语言速成与实战

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

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）

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）

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

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语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图

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