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...
数据分享|R语言生态学种群空间点格局分析：聚类泊松点过程对植物、蚂蚁巢穴分布数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33676 点模式分析（点格局分析）是一组用于分析空间点数据的技术。在生态学中，这种类型的分析可能在客户的几个情境下出现，但对数据生成方式做出了特定的假设，因此让我们首先看看哪些生态数据可能与点模式分析相关或不相关（点击文末“阅读原文”获取完整代...
R语言生态学进化树推断物种分化历史：分类单元数与时间关系、支系图可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31434 我们围绕进化树技术进行一些咨询，分析生物类群在时间上的多样性是如何变化的（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 我们将用到分类单元数-时间图（Lineages-through-time plot）,该图可以用来描述物种多样化的总体趋势...
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-3
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-2 https://developer.aliyun.com/article/1489362 step( x= pred.list\[\[1\]\], ) ...
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-2
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-1 https://developer.aliyun.com/article/1489361 梯度提升 Gradient Boosting 也是基于顺序集成学习。这里的基础学习器是按顺序生成的，这样当前的基础学习器...
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482 为什么要使用Boosting？ 单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。 假设给定包含猫和其他动物图像的数据集，您被要求构建一个模型，可以将这些图像分为两个单独的类。像其他...
R语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素
引言 本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载...
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