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R语言使用二元回归将序数数据建模为多元GLM

如何使用单变量GLM软件对此建模？UCLA idre页面上有关于多元随机系数模型的文章。在这里很重要，因为他们使用nlme（单变量线性混合模型软件）对多元结果进行建模。...因此，我们要做的是将数据从宽转换为长，将其建模为常规二项式，但是我们需要告诉模型为每个级别估计不同的截距。为此，我使用具有unstructured工作相关性结构的通用估计方程（GEE）。...她的前三个分数是1，她的最后两个分数是0，因为4小于4-5阈值和5-6阈值。 下一步是为阈值创建虚拟变量。这些变量将用于表示模型中的截距。 请注意，我将虚拟变量乘以-1。...但是，使用估计glm()不能建立一个人的结果之间的依存关系的估计会产生不同的结果。 Estimate Std....---- 完成此操作后，使用序数数据包当然要容易得多。但是，将模型视为二进制可能会有一些好处，但是所有这些都是出于好奇而非必要。

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    R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图

    这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数： geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解： 关于geom_smooth():平滑曲线 ggplot(mpg,aes...method中的类型常见的有lm\glm\gam\loess\rlm等,当数据集记录小于1000时,method的默认参数即为loess,大于1000时则为gam。...本例所用到mpg数据集只有234个记录,使用geom_smooth参数应该默认使用的方法参数就是loess,这里我们可以检验一下： ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point...ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(method="glm",se=FALSE) ?...默认的折线线条位置参数应该position=identity，我们也可以尝试使用其他几个参数 ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    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 。...从概念上讲，这与使用二次项（ ）或三次项（ ）作为预测变量没什么不同。 在这里，我们将重点放在样条曲线上。在过去，它可能类似于分段线性函数。...geom_smooth in 绘制带有数据的拟合线 ggplot ggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm)...好吧，这就是我们说要把y拟合为x个函数集的线性函数的地方。默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    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 。...从概念上讲，这与使用二次项（ ）或三次项（ ）作为预测变量没什么不同。 在这里，我们将重点放在样条曲线上。在过去，它可能类似于分段线性函数。...geom_smooth in 绘制带有数据的拟合线 ggplot ggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm)...好吧，这就是我们说要把y拟合为x个函数集的线性函数的地方。默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    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可。...从概念上讲，这与使用二次项（）或三次项（）作为预测变量没什么不同。在这里，我们将重点放在样条曲线上。在过去，它可能类似于分段线性函数。...geom_smooth in 绘制带有数据的拟合线 ggplotggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm)查看图或...好吧，这就是我们说要把y拟合为x个函数集的线性函数的地方。默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    从概念上讲，这与使用二次项（）或三次项（）作为预测变量没什么不同。在这里，我们将重点放在样条曲线上。在过去，它可能类似于分段线性函数。...geom_smooth in 绘制带有数据的拟合线 ggplotggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm)查看图或... x_new))但是对于简单的模型，我们还可以利用中的 method = 参数来 geom_smooth指定模型公式。...好吧，这就是我们说要把y拟合为x个函数集的线性函数的地方。默认输入为薄板回归样条-您可能会看到的常见样条是三次回归样条。...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。

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    R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

    plotResiduals(res) check_overdispersion(train_glm) |> plot() ## `geom_smooth()` using method = 'loess...' and formula 'y ~ x' ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x' 查看glm结果 让我们来看看模型结果...Gamma glm采用其逆函数作为其规范连接，但它们通常也可以使用对数连接。 clam_gamma glm(AFD ~ .........geom_col(position = position_dodge()) 我们也可以将x轴的范围调整为0到1，来表示比例。 或者，考虑相同的概率，但是不同次数的硬币投掷。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。

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    数据分享|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

    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。...探索数据   ggplot(aes(x , y)) +   geom_smooth(method = "lm") 我们可以看到，留级的学生比例与学校平均社会经济地位的反对数呈负相关。...从上面的模型总结中我们知道，一所学校的平均SES分数与该校学生留级的几率呈负相关。为了提高可解释性，我们再次使用summ()函数来计算学校平均社会经济地位的指数化系数估计。...由于学校平均社会经济地位是一个连续的变量，我们可以将指数化的学校平均社会经济地位估计值标准化（通过将原始估计值与变量的SD相乘，然后将所得数字指数化）。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

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    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

    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模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 1. 准备工作。 2....探索数据 ggplot(aes(x , y)) + geom_smooth(method = "lm") 我们可以看到，留级的学生比例与学校平均社会经济地位的反对数呈负相关。...从上面的模型总结中我们知道，一所学校的平均SES分数与该校学生留级的几率呈负相关。为了提高可解释性，我们再次使用summ()函数来计算学校平均社会经济地位的指数化系数估计。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

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    谁才是最强的？清华给海内外知名大模型做了场综合能力评测

    基于所有模型的综合表现，决定了每个分类中挑选出难度最大的 10%～20% 数据，将它们组合为 "高难度传统数据集"。...● 阅读理解：各分数段分布相对较为平均，文心一言 4.0 超过 GPT-4 Turbo、Claude-3 以及 GLM-4 拿下榜首。...● 综合问答：各大模型均表现较好，超过 8 分的模型达到了 6 家，GPT-4 网页版和 KimiChat 网页版拿下最高分，GLM-4 和 Claude-3 分数相同，与榜首分数接近，并列第三。...计算总分时将各个子任务的分数除以 Weight (-1) 后求平均值即可。根据该计算方式，具有平均能力的模型最终得到的总分应为 1。...针对拒答现象，将分别计算拒答分数和非拒答分数，前者将拒答题目视为回答错误，后者将拒答题目排除出题库。 ● 评测流程：从模型针对指定问题 few-shot 的生成结果中提取答案，与真实答案比较。

    1.8K10

    清华14大LLM最新评测报告出炉，GLM-4、文心4.0站在第一梯队

    然后，基于所有模型的综合表现，决定每个分类中挑选出难度最大的10%～20%数据，将它们组合为「高难度传统数据集」。...● 阅读理解：各分数段分布相对较为平均，文心一言4.0超过GPT-4 Turbo、Claude-3以及GLM-4拿下榜首。...● 综合问答：各大模型均表现较好，超过8分的模型达到了6家，GPT-4网页版和KimiChat网页版拿下最高分，GLM-4和Claude-3分数相同，与榜首分数接近，并列第三。...计算总分时将各个子任务的分数除以Weight(-1)后求平均值即可。根据该计算方式，具有平均能力的模型最终得到的总分应为1。...针对拒答现象，将分别计算拒答分数和非拒答分数，前者将拒答题目视为回答错误，后者将拒答题目排除出题库。 ● 评测流程：从模型针对指定问题few-shot的生成结果中提取答案，与真实答案比较。

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    数据分享|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|附代码数据

    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。...探索数据   ggplot(aes(x , y)) +   geom_smooth(method = "lm") 我们可以看到，留级的学生比例与学校平均社会经济地位的反对数呈负相关。...从上面的模型总结中我们知道，一所学校的平均SES分数与该校学生留级的几率呈负相关。为了提高可解释性，我们再次使用summ()函数来计算学校平均社会经济地位的指数化系数估计。...由于学校平均社会经济地位是一个连续的变量，我们可以将指数化的学校平均社会经济地位估计值标准化（通过将原始估计值与变量的SD相乘，然后将所得数字指数化）。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

    1.1K00

    R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育调查数据

    p=22813 原文出处：拓端数据部落公众号 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模型进行的多层次扩展。...探索数据 ggplot(aes(x , y)) + geom_smooth(method = "lm") 我们可以看到，留级的学生比例与学校平均社会经济地位的反对数呈负相关。...从上面的模型总结中我们知道，一所学校的平均SES分数与该校学生留级的几率呈负相关。为了提高可解释性，我们再次使用summ()函数来计算学校平均社会经济地位的指数化系数估计。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

    9.5K30

    R语言计量经济学与有时间序列模式的机器学习预测

    考虑一些随机的训练/验证样本，然后在训练样本上拟合模型，最后使用它来进行预测， > idx=sample(1:nrow(B > reg=glm(Y~X1+offset(log(E)),data=B_a...现在，如果我们使用年份作为划分标准，我们将旧数据拟合为模型，并在最近几年对其进行测试， > B_a=subset( T>=2014) > reg=glm(Y~X1+offset(l + B...我使用回归模型： glm(Y~X1+T+offset(log(E)),data=B, + family=poisson) > u=seq(1999,2016,by= ?...在这里，我们使用线性模型，但是通常没有理由假设线性。所以我们可以考虑样条 > reg=glm(Y~X1+bs(T)+offse > u=seq(1999,2016,by=....我们将RMSE量化近年来的预测水平，输出还不错。 获得旧数据的训练数据集，并在最近几年对其进行测试应该谨慎适当地考虑时间模型。 ---- ?

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    单细胞测序—拟时序分析综合

    在单细胞 RNA 测序数据中，通常存在数千个基因，而降维的目的是将高维数据压缩到一个低维空间，以便可视化和分析。max_components = 4指定降维后保留的最大成分数量（或维度）。...），并使用这个根状态来重新对细胞进行排序。...这意味着希望使用簇 "7"中细胞数目最多的状态作为拟时序轨迹的起点。...A：将表型信息与转置后的表达数据合并，生成一个综合数据框 A。...颜色：表示基因的Z-score（标准分数），即相对于基因平均表达量的表达水平。红色表示基因在特定分支中的高表达，蓝色表示低表达。右侧部分功能富集分析：显示了每个基因聚类所富集的生物学过程（BP）。

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    R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

    它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。...图2与图1最大的区别在于添加了一条“平滑”曲线，这里用到了函数geom_smooth()。对于图3，ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法。...接下来，将考虑刻面和网格图形的建立。最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子，该函数中的参数含义依次为：method代表要使用的平滑函数，如lm、glm等；参数formula代表在函数中使用的公式，和回归分析中的参数formula...下面是使用了函数geom_smooth()绘制的两个薪水和毕业年数的关系图（图11，12）。 图11，博士毕业年数与目前薪水之间的关系 ? 图12，男性和女性博士毕业年数和薪水之间的关系 ?

    5.2K31

    比GPT-4还强，20亿参数模型做算术题，准确率几乎100%

    LLM 很难准确地执行复杂的算术运算，尤其是涉及超过 8 位数字乘法的运算，还有涉及小数、分数的运算。...而复杂混合运算涉及不同算术运算和数字格式（例如整数、小数、分数等）的组合。表 1 为 MathGLM 任务分类。...此外，它还包含多种数字格式，例如整数、小数、百分比、分数和负数。数据集规模大小不一，范围从 100 万到 5000 万条记录不等。...结果表明，当与 GLM-10B 配合使用时，MathGLM 在答案准确性方面达到了与最先进的 GPT-4 模型相当的性能水平。...此外，将 MathGLM 的性能与 GLM-Large、GLM-6B 和 GLM-10B 进行比较时，出现了一个明显的趋势：MathGLM 在算术准确性和答案准确性方面都表现出显著增强。

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