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语言已成为生态学家们进行数据分析的首选工具之一,而GLMMs在R语言中的实现与应用也日益受到关注...

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。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速...

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。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速...

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)。 本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间...

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 GLM 模型的多层次扩展。 本教程遵循以下结构: 1.准备工作; ...
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。我们使用的是国家发病率和死亡率空气污染研究(NMMAPS)的数据。我们将数据限制...

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...

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