数据分享|R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26301 线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 ...
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（下）
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490589 二项式 Logistic 回归 正如开头提到的，逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归...
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型...
数据分享|R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-2
数据分享|R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-1 https://developer.aliyun.com/article/1489380 泊松回归 计数数据的经典方法是泊松分布。 泊松分布只有一个参数，这里是 μi，这也是它的期望...
数据分享|R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26301 线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据（查看文末了解...
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语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平
测试非线性回归中的交互作用 因子实验在农业中非常普遍，它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。例如，可以在两种不同的施氮水平（例如高和低）下进行基因型评估，以了解基因型的排名是否取决于养分的可用性。对于那些不太了解农业的人，我只会说这样的评估是相关的，因为我们需要知道我们是否可以推荐相同的基因...
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响
摘要 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供...
R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
简介 两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。 本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 2SLS估计的回顾 我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法，因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自...
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系
定义 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型"，取决于上下文）是一种回归模型，它同时考虑了（1）被感兴趣的自变量（如lm()）所解释的变化--固定效应，以及（2）不被感兴趣的自变量解释的变化--随机效应。由于该模型包括固定效应和...
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