开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

将重复测量混合模型公式从SAS转换为R.

将重复测量混合模型公式从SAS转换为R需要以下步骤：

安装R语言和相关的混合模型软件包。
将SAS数据集转换为R数据框。
使用R语言的lme4包和nlme包来拟合混合模型。
使用R语言的lmerTest包来进行模型检验和比较。
使用R语言的knitr包和rmarkdown包来生成报告和演示文稿。

以下是一个简单的示例代码：

# 安装和加载所需的软件包
install.packages("lme4")
install.packages("nlme")
install.packages("lmerTest")
install.packages("knitr")
install.packages("rmarkdown")

library(lme4)
library(nlme)
library(lmerTest)
library(knitr)
library(rmarkdown)

# 读取SAS数据集
data <- read.spss("path/to/sas/data.sav", to.data.frame=TRUE)

# 拟合混合模型
model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1|random_effect), data=data)

# 进行模型检验和比较
anova(model)

# 生成报告和演示文稿
knit("report.Rmd")

需要注意的是，由于SAS和R语言的语法和数据结构不同，因此在转换数据集时需要进行一些额外的处理。此外，混合模型的拟合和检验也需要根据具体的数据和研究问题进行调整和优化。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【文献阅读】Split-KalmanNet:一种鲁棒的基于模型的深度学习方法用于状态估计

RNNs独立的从数据中学习先验状态估计和新息的协方差矩阵。提出的分裂结构在计算卡尔曼增益的时候，可以补偿状态和测量模型失配的影响。...最广泛的应用于非线性SS模型的状态估计算法是EKF算法。该方法充分利用从SS模型的物理动力学中获取的模型知识，并交替执行依据预定状态演化模型的状态更新和依据当前状态和带噪声测量的测量模型的测量更新。...2.2 KalmanNet - 一种混合方法 KalmanNet是一种混合方法，它利用了DNN，并且保留了递归EKF中的公式(4)(5)(6)。...我们可以定义第i条训练轨迹的经验损失函数为在时间t第L条轨迹的状态预测误差为：测量新息为：损失函数关于卡尔曼增益矩阵的偏导数为将公式(9)带入下面的链式法则：...重复公式(15)(16)知道参数收敛。复杂性：相对于KalmanNet，本文算法需要在每个时间步骤计算。

2121 0

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

构建线性混合效应模型对数据进行线性混合效应模型，将单个鸟类视为随机组。注：对每只鸟的两次测量是在研究的连续年份进行的。为了简单起见，在模型中不包括年份。...模型公式中唯一的固定效应是所有长度测量的平均值。它被称为"（截距）"，但不要与随机效应的截距相混淆。固定效应输出给了你平均值的估计值和该估计值的标准误差。...从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。解释上一步中获得的重复性测量结果。如果你得到的重复性小于1.0，那么个体内测量结果之间的变化来源是什么。仅是测量误差吗？...summary()的输出将显示两个随机变异的来源：单个鸟类之间的变异（鸟类截距），以及对同一鸟类进行的重复测量之间的变异（残差）。每个来源都有一个估计的方差和标准差。...现在重复模型拟合，但这次包括实验和持续时间之间的相互作用。将模型与数据的拟合情况可视化。两个模型拟合之间最明显的区别是什么，一个有交互作用，另一个没有？

1.6K0 0

GLMM：广义线性混合模型（遗传参数评估）

摘要「要点：」 LMM模型可以结合遗传（G矩阵）和空间分析（误差R矩阵），估算BLUP值 SAS中的GLIMMIX可以处理GLMM模型，但是门槛较高 ASReml可以处理GLMM模型 ❝线性混合模型（...虽然将LMM扩展到广义线性混合模型（GLMMs）的理论方面已经有一段时间了，但是直到最近十几年才开发出合适的软件。SAS®中的GLIMMIX程序越来越流行，可以在各种学科中安装GLMMs。...由于本研究中疾病评分量表的非序贯性，我们将Psa评分数据转换为一个二进制量表（0 = 无疾病1 = 疾病）。为了便于分析，二进制数据通常以样本比例表示。...广义线性混合模型（GLMMs）扩展了这一点，通过在线性预测中加入随机效应和/或直接建模相关性来实现（Schabenberger 2005）。...在此基础上，我们选择了2012年11月，即在研究果园首次发现后20个月的病害测量进行分析。测量量表的非序数性以及分数≥4触发vine移除的事实证明数据被转换为二进制：0 = 分数≤ 3，否则为1。

2K3 0

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

构建线性混合效应模型对数据进行线性混合效应模型，将单个鸟类视为随机组。注：对每只鸟的两次测量是在研究的连续年份进行的。为了简单起见，在模型中不包括年份。...模型公式中唯一的固定效应是所有长度测量的平均值。它被称为"（截距）"，但不要与随机效应的截距相混淆。固定效应输出给了你平均值的估计值和该估计值的标准误差。...从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。解释上一步中获得的重复性测量结果。如果你得到的重复性小于1.0，那么个体内测量结果之间的变化来源是什么。仅是测量误差吗？...summary()的输出将显示两个随机变异的来源：单个鸟类之间的变异（鸟类截距），以及对同一鸟类进行的重复测量之间的变异（残差）。每个来源都有一个估计的方差和标准差。...现在重复模型拟合，但这次包括实验和持续时间之间的相互作用。将模型与数据的拟合情况可视化。两个模型拟合之间最明显的区别是什么，一个有交互作用，另一个没有？

1.2K3 0

R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例

构建线性混合效应模型对数据进行线性混合效应模型，将单个鸟类视为随机组。注：对每只鸟的两次测量是在研究的连续年份进行的。为了简单起见，在模型中不包括年份。...模型公式中唯一的固定效应是所有长度测量的平均值。它被称为"（截距）"，但不要与随机效应的截距相混淆。固定效应输出给了你平均值的估计值和该估计值的标准误差。...从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。解释上一步中获得的重复性测量结果。如果你得到的重复性小于1.0，那么个体内测量结果之间的变化来源是什么。仅是测量误差吗？...拟合一个线性混合效应模型。summary()的输出将显示两个随机变异的来源：单个鸟类之间的变异（鸟类截距），以及对同一鸟类进行的重复测量之间的变异（残差）。每个来源都有一个估计的方差和标准差。...现在重复模型拟合，但这次包括实验和持续时间之间的相互作用。将模型与数据的拟合情况可视化。两个模型拟合之间最明显的区别是什么，一个有交互作用，另一个没有？

8.6K6 1

R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

例子目的：通过将 BMI 建模为年龄函数，识别具有不同轨迹的参与者亚组。根据迄今为止可用的文献，我们假设初始 K=5 类 BMI 轨迹。...我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本的长格式数据框。提供了一个示例（模拟）数据集 bmi 来描述整个步骤。...该模型可以被认为是模型 G 的更简洁版本（将要估计的方差-协方差参数的数量从 6xK 参数减少到 6+（K-1）个参数。...为了拟合没有随机效应的潜在类模型。hlmfixed(bmig)然后，我们将拟合模型输入 LCTM中的 step1 函数，以检查特定类别的残差。...潜在类别与传统分类的特征列表使用从所选模型中提取类分配；然后用描述性变量反馈到主数据集中。然后可以根据需要将这些制成表格。等等。4.

7630 0

R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

例子目的：通过将 BMI 建模为年龄函数，识别具有不同轨迹的参与者亚组。根据迄今为止可用的文献，我们假设初始 K=5 类 BMI 轨迹。...我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本的长格式数据框。提供了一个示例（模拟）数据集 bmi 来描述整个步骤。...该模型可以被认为是模型 G 的更简洁版本（将要估计的方差-协方差参数的数量从 6xK 参数减少到 6+（K-1）个参数。...为了拟合没有随机效应的潜在类模型。hlmfixed(bmig)然后，我们将拟合模型输入 LCTM中的 step1 函数，以检查特定类别的残差。...潜在类别与传统分类的特征列表使用从所选模型中提取类分配；然后用描述性变量反馈到主数据集中。然后可以根据需要将这些制成表格。等等。4.

6680 0

混合线性模型学习笔记1

课程面向对象「一般课程目标」利用混合线性模型在农业，食品科学，生物学，医学和技术科学中的应用，获得有关数据统计分析的知识和能力。...使用统计软件R，基于混合线性模型理论进行统计分析。解释混合线性模型的理论。区分随机和固定效果。比较和区分不同的相关模型和统计方法。执行，解释和讨论来自不平衡块和裂区实验的数据的统计分析。...执行，解释和讨论分层统计分析，包括基于方差分量模型和具有变化系数的回归模型的分析。执行，解释和讨论重复测量的统计分析，包括识别各种相关结构。结合并修改各种技术。...「内容」本课程将涵盖混合线性模型的基本理论和应用。这包括固定和随机效应，但也包括与重复测量/纵向数据分析相关的更一般的相关结构。...将使用统计软件R. 3. 电子版教材及数据 https://02429.compute.dtu.dk/eBook ? 4.

5521 0

数据分析er看过来，五款工具有你需要的

，写公式甚至到VBA语言；但是Excel要达到和BI工具相同的效果可能要花大量的时间来调整颜色和字体、以及图表样式，对大数据（比如几十万）的处理和支持并不友好，通常用于个人日常少量数据的快速分析。...考虑国内本土化酷炫大屏的需要，内置100+自主研发的数据可视化图表，同时完全开放的可视化插件机制，可以将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中。...它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。...由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快（一般来说， SAS的运算速度要比SPSS至少快一个数量级，而Stata的某些模块和执行同样功能的SAS模块比...Stata也是采用命令行方式来操作，但使用上远比SAS简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了SAS。用Stata绘制的统计图形相当精美，很有特色。

8824 0

R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本的长格式数据框。提供了一个示例（模拟）数据集 bmi 来描述整个步骤。...该模型可以被认为是模型 G 的更简洁版本（将要估计的方差-协方差参数的数量从 6xK 参数减少到 6+（K-1）个参数。...为了拟合没有随机效应的潜在类模型。 hlmfixed(bmig) 然后，我们将拟合模型输入 LCTM中的 step1 函数，以检查特定类别的残差。...可能使用参与者的随机样本 ggplot(bm, aes(x = age, y = bmi)) + geom_line ggplot(bmong) + geom_line ---- 点击标题查阅往期内容 R语言用潜类别混合效应模型...潜在类别与传统分类的特征列表使用从所选模型中提取类分配；然后用描述性变量反馈到主数据集中。然后可以根据需要将这些制成表格。等等。 4.

9611 0

用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型|附代码数据

将（2）代入（1）产生要在SPSS中进行估算，请转至分析→混合模型→线性...相关视频**拓端，赞13出现“ 指定主题”和“重复”菜单。在此示例中，分组变量是id，因此应将其放在“ 主题”框中。...它仅在分析人员想要为重复测量指定协方差模式时使用。单击继续。弹出一个新菜单，用于指定模型中的变量。空模型没有自变量，因此将因变量mathach放在适当的框中。空模型中的截距被视为随机变化。...将（4）代入（1）得到要在SPSS估计这个，再去分析→混合模型→直线...。再次出现“ 指定主题”和“重复菜单 ”。将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”框保留为空。单击继续。...表示每个组的变量称为“中断”变量; 将id放入Break Variable（s）框中。目标是从每所学校获得学生的平均SES分数，因此将ses变量带到“ 变量摘要”框中。...将（7）和（8）组合成（6）产生：要在SPSS中估算（9），请转到分析→混合模型→线性。再次出现“ 指定主题”和“重复”菜单。和以前一样，将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”留空。单击继续。

2.4K1 0

选择困难症？一文通解如何选择最合适的机器学习算法

机器学习算法小抄表这张机器学习算法小抄表帮助你从各种机器学习算法中完成选择，以找到适合你的具体问题的算法。本文将详细介绍如何使用这份小抄表。...如果因变量不是连续的而是分类的，则可以使用对数变换将线性回归转换为逻辑回归。逻辑回归是一种简单、快速而强大的分类算法。...SAS中的线性回归 SAS中的逻辑回归线性支持向量机（Linear SVM）和内核支持向量机（Kernel SVM）内核技巧用于将非线性可分离函数映射到更高维度的线性可分离函数中。...K-means / K-modes，高斯混合模型聚类（GMM clustering）高斯混合模型 K-means / k-modes、GMM聚类旨在将n个观察值分为k个群集。...LDA是概率主题模型，正如高斯混合模型（GMM）将连续数据分解为高斯密度那样，LDA能将文档分解为主题。

6114 0

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

在八个不同的时间（播种后天数：DAS）从 24 个地块中的每一个中取出生物量子样本，以评估生物量随时间的增长。加载数据并将“Block”变量转换为一个因子。...我们主要对参数d和e感兴趣：第一个参数描述基因型的产量潜力，而第二个参数给出生长速度的测量。每个小区都有重复测量，因此，模型参数可能显示出一些变化，取决于基因型、氮水平、区块和小区。...将逻辑模型拟合到每个图的数据并获得 d 和 e 的估计值使用这些估计来拟合线性混合模型我们不会在这里追求这种两步法，我们将专注于一步拟合。...（无区块和无重复测量）可能是有用的，但在我们的例子中是错误的。...考虑到上述情况，我们必须在这里使用不同的模型，尽管我将证明这种拟合可能会很有用。非线性混合模型拟合为了解释观察的类，我们切换到非线性混合效应模型（NLME）。

1K3 0

自动驾驶是怎样工作的？SLAM介绍

介绍 SLAM是一种时间模型，它的目标是从复杂的信息中计算出一系列状态，包括预期环境，距离，以及根据之前的状态和信息得出的路径 ? 。...预测过程使用运动模型，可以根据给定的先前位置和当前的输入估计当前位置。测量校正过程使用观察模型，该模型基于估计的状态，当前和历史观察以及不确定性来对当前状态进行最终估计。 ? 图1....第一步涉及了时间模型，该模型基于先前的状态和一些噪声生成预测。 ? 公式1. 预测模型。μ表示状态的平均变化向量。ψ是状态数量的矩阵，将当前状态与先前的平均值相关联。...公式2. μₘ表示测量平均向量。Φ是状态数量的将测量的平均值与当前状态相关联。εₘ是测量噪声，通常以协方差Σₘ分布。卡尔曼增益增强了测量的可信性。...卡尔曼增益较小意味着测量对预测的贡献很小并且不可靠，而卡尔曼增益较大则正好相反。 ? 公式 3.卡尔曼增益计算，Σ₊是预测的协方差。更新过程如下： ? 公式4. 使用卡尔曼增益的卡尔曼滤波学习过程。

8151 0

计算机图形|RGB与HSV模型的转化

问题描述 1 RGB模型 RGB模型是目前常用的一种彩色信息表达方式，它使用红、绿、蓝三原色的亮度来定量表示颜色。...根据三基色原理，用基色光单位来表示光的量，则在RGB颜色空间，任意色光F都可以用R、G、B三色不同分量的相加混合而成： F=r[R]+g[G]+b[B] RGB颜色空间可以用一个三维的立方体来描述: ?...而HSV模型正是由RGB模型转化而来. 2 HSV模型 HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间....色调H 饱和度S 明度V HSV模型可以看作是以RGB模型白色顶点(1,1,1)向黑色顶点(0,0,0)看过去形成了一个六边形,六边形边界表示H(色彩) ，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量. ?...图2. 1HSV颜色空间解决方案 3 二者相互转换公式 ? 图3. 1RGB到HSV ?

9283 0

HDR关键技术：逆色调映射(二)

逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生，它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术，可以应用于生产端或终端设备，在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容...为了处理双边网格，可以将三维函数应用其中，我们得到一个新的网格 ? 。对于双边滤波器，f是高斯核的卷积，分别使用 ? 作为域和距离维度上的方差。切片操作用于从双边网格中提取分段平滑的二维图像。...是通过大量实验测量得出，实验表明，这个取值更有利于得到亮度增强函数。...除此之外，也对网络的参数进行了一些实验，关于是否需要运用GAN模型在发色调映射任务上的问题，从之前的数据和图16所示的效果图中都显示，使用GAN可以得到更好的转换效果。 ? 图16 S....是将图片线性化的处理函数，随后的操作就是将两部分信息组合起来作为混合信息送给下一卷积层处理。网络的结构如图17所示： ?

3.3K9 2

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。后验分类在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...预归一化函数完成的： hist( MMSE )hist( norm )要建模单个重复测量是：color 1)从通过假设单个潜在类估计的模型，我们现在可以搜索异构概况。...（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS

9440 0

结构MRI和fNIRS结合：老年人双任务行走多模态神经成像研究

采用比尔-朗伯定律将原始的730nm和850nm光强信号转换为16个通道中每个通道的氧合血红蛋白信号。在每次行走任务之前，都会收集10秒的基线氧合血红蛋白浓度，要求被试站着不动、默默计数、盯着前方。...1.3.4数据可视化为了直观地表示局部调节效应，将线性混合模型的显著交互作用项的大小转换为色标并投射到Freesurfer提供的标准皮质表面的fsaverage表层。...氧合血红蛋白浓度的测量使用的是线性混合模型（LMM），而额叶体积的测量使用的是多元线性回归。采用配对t检验测量从单任务步行到双任务步行的步速的变化。...该完整模型因此将人口学和行为变量、双任务行走步速和灰质体积视作固定效应，将被试和通道视作随机效应，并将任务视作两水平重复的被试内因素，以及一个“灰质体积*任务”的交互作用项。...2.3主效应和协变量未调整的线性混合模型分析显示任务主效应显著，从单任务步行到双任务步行中前额叶氧合血红蛋白浓度的增加。

1K3 0

学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式 zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。...调色板 RColorBrewer：图形调色板 igraph：用于网络分析和可视化 latticeExtra：lattice绘图系统扩展包 sp：空间数据工具数据转换以下R包用于将数据转换为新的数据类型...Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算 lme4：利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算 broom：将统计模型结果整理成数据框形式 caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包...应用程序部署到shinyapps.io plumber：用于将R代码转化为一个web API rmarkdown：用于创建可重复性报告和动态文档 rstudioapi：用于安全地访问RStudio

4.1K3 1

学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式 zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。...调色板 RColorBrewer：图形调色板 igraph：用于网络分析和可视化 latticeExtra：lattice绘图系统扩展包 sp：空间数据工具数据转换以下R包用于将数据转换为新的数据类型...Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算 lme4：利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。...应用程序部署到shinyapps.io plumber：用于将R代码转化为一个web API rmarkdown：用于创建可重复性报告和动态文档 rstudioapi：用于安全地访问RStudio IDE

3.6K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭