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语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27564 本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。对这两种方法的理论方面进行了简要讨论,并通过经济学和金融学中的几个例子介绍了R语言。 介绍 自Hansen ( 1982 ) 以来,广义矩量法 (...
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语言广义线性模型(GLMs)算法和零膨胀模型分析
广义线性模型(GLM) 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来,该概率分布可以是高斯分布、二项分布、多项式分布、泊松分布、伽马分布、指数分布。连接函数有: 平方根连接(用于泊松模型) ...
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