R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...平滑的可以借助 geom_bump()函数 来自于ggbump这个R包 帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump 这个链接还有很多漂亮的图 比如 ?...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下 话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道 突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump
本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线...添加拟合方程和R2 这里他的办法是自定义了一个函数，这个函数看起来还挺复杂的，先不用管这个函数的意思了 ，直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m <- lm(y...<- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) 这里添加拟合方程用到的是 stat_poly_eq()这个函数 library(ggplot2) library...最后是调整细节进行美化 点的大小与颜色，透明度 拟合曲线相关颜色，粗细与填充 去掉背景网格线 代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth
p=10165 ---- 在实践中， 因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。...c p = （δ / σ ）2ncp=(δ/σ)2 Ñ Ç pncpχ 2χ2δδ 遵循以下决策规则： 所有这些 在R中实现。 ...delta = .4，因子加载的标准意味着如果模型中缺少因子加载并且因子加载大于.4。默认情况下，delta = .1。根据SSV的建议，这足以解决相关错误。因此，我仅使用选择相关错误作为输出。...潜在变量模型中测量质量和拟合指数截止之间的棘手关系。“人格评估杂志”。...测试结构方程模型还是检测错误规格？结构方程模型：多学科期刊，16（4），561–582。https://doi.org/10.1080/10705510903203433 ↩
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...同时，它指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制 的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。协变量应该属于控制变量的一种。...预测变量还需要加上一个时间x尿蛋白的交互项（交互项是指不同的尿蛋白等级会有不同的GFR下降斜率和下降曲线）数据特点summary(dataset) dataset %>% group_by(patient...Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects
生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-Based Planner算法；基于采样的规划器可以规划出可行的轨迹，但这种轨迹往往是折线，为了保证车辆行驶过程中给乘客良好舒适的体验，需要对规划的轨迹进行平滑...Cubic Spline就是一种常用的插值平滑算法，通过一系列的控制点得到一条连续平滑的轨迹。...image.png , i = 0, 1, …, n; b) 每一分段都是三次多项式函数曲线; c) 节点达到二阶连续; d) 左右两端点处特性（自然边界，固定边界，非节点边界） 根据已知点求出每段样条曲线方程中的系数...，即可得到曲线方程。...曲线求解过程的推导的过程如下： 1）根据插值和连续性的定义： image.png 2）根据微分连续性的定义: image.png 3）样条曲线的微分式： image.png image.png 根据上述的公式可以得到
图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。...它支持多种平滑方法，包括局部回归（loess）、光滑样条（smooth spline）和线性模型。它可以自动选择平滑参数，还可以显示拟合线周围的置信区间。...回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。这个函数不仅仅限于线 性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。
核回归技术是一组非参数方法，用于通过一组数据点拟合平滑的曲线。Nadaraya-Watson 估计就是这样一种方法。...它通常是在自变量分布的核密度估计以及因变量和自变量联合分布的基础上，通过计算因变量的条件期望得到的。...一般情况下这个名字就出现了 - 高斯： 这个函数族消失在 > 0的极限下，并在适当的意义上收敛于狄拉克函数。 最后，在用上述近似代替狄拉克函数之后，我们可以给出积分下的公式的名称:L代表拉格朗日。...但在这里我们感兴趣的是最小化以下形式的函数: 函数f是当且仅当满足以下欧拉-拉格朗日方程时的平稳点: 对于我们到目前为止导出的拉格朗日函数，通过最小二乘法 R[f] 的“抹去”和，所以右侧消失了，因为导数...在R中，solve和bvpSolve包可以用于数值求解常微分方程。 让我们模拟一些真实的数据。
01 构造环面 我们都很熟悉圆的参数方程，比如对一个半径为 R 的圆心位于原点的圆，圆上的点的坐标 (x, y) 满足以下方程： ? 这个方程虽然准确，却不容易根据它直接画出图形。...可以用 ParametricPlot3D 把它画出来，就是一个甜甜圈的样子： ? 02 变化环面 我们得到了环面的参数方程，并把它画了出来，从视觉方面验证了这个方程的正确性。...我们的环面参数方程可以看作二元向量函数，它的两个一阶偏导数刚好就可以用作切向量，它们叉积的方向就是该点上一个法向量的方向，改变叉积顺序就能得到相反方向。...这是可以解释的：前面环面函数 torusSurface[R, r][u, v] 中，u、v 彼此独立相互交织，形成环面。...所用的方法和一开始我们从圆得到环面是一样的：找到沿着曲线的一个局部标架，然后就可以得到参数方程了。幸运的是，微分几何中提供了空间曲线一种局部标架：Frenet 标架。
在Eviews命令框中输入相应的命令“series dy1=D(y)”就得到对数序列的一阶差分序列dy1，其时序图见下图 检验结果见下图，可以看出在显著性水平0.05下，拒绝存在单位根的原假设，说明序列...将该方程的残差序列定义为a_eq01_06_1即可，可以得到从1978至2012年采用拟合的ARMA(1,6)模型生成的残差序列。...2015”，点击OK，得到下列预测图 （4）建立新的序列x_fit_f存放序列的静态和动态预测值，将序列xf_dynamic_eq01_06_1中第2012-2015年的数值复制到序列x_fit_f的对应位置...R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩...matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
本论文提出了一种新的架构，将向量场作为激活函数而获得强大的非线性属性。以二值交叉熵作为损失函数，作者通过随机梯度下降方法优化向量场，并在小数据集上取得了不错的效果。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.08235 本文提出了一种新的神经网络架构，它结合向量场中丰富的数学和物理思想，并将向量场作为隐藏层对数据进行非线性变换。...2 向量场神经网路 N 维空间中的向量场是一个平滑函数 K：R^n → R^n，对应的常微分方程（ODE）： ? 其中 X ∈ R^n，ODE 的解曲线 X(t) 被称为向量场 K 的流线。...图 3：损失函数 vs. epoch 的曲线图。circle 数据集，其中θ分别等于 0.03、0.3、3.0。 在图 4 中，可以看到初始的边界层在变换后的空间中转换成了一个超平面。...一种缓解出现变换空间的数据点重叠的方法是利用正则化，正则化将作为阻尼器，将初始空间中的粒子移动平滑化，以防止初始空间的不同点在变换后的空间中重叠。 ?
它看起来像逻辑函数或指数函数。因此，它需要一种特殊的非线性回归过程估计方法。 存在许多不同的回归，可用于拟合数据集的外观。你可以在这里看到二次和三次回归线，它可以无限延伸。...平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。 ---- 逐步回归 它经常用于生物统计学和流行病学中。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...(GLMs)算法和零膨胀模型分析 R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）
有些时候想直接查看某个用户下对应的权限信息。自己每次从数据字典中查找有些太麻烦了。如果涉及的对象类型多一些，很容易遗漏。...一种方式就是通过exp直接导出对象的信息来，可以直接解析dump内容来得到object的一些信息，也可以直接访问数据字典表来得到。...以下是在Metalink中提供的脚本，我在原本的脚本基础上稍微改动了一下。 不过可以看到这个脚本还是有一些的缺点，首先会创建一个临时的表。...把各种过滤信息都放入临时的表中，然后继续筛查，而且对于表中的有些对象类型（比如回收站中的对象）也罗列了出来，这个不是大家期望看到的。其它的部分功能都很全面。...让脚本的功能更加灵活和全面。
选择对应的动作 a ，然后与环境交互，得到这一步的收益 r，以及下一步的状态 s’。...它等于 当前这一时刻的收益 加上乘以折扣率的下一步的期望收益。期望收益 E 是根据π策略采取行动得到的 下一时刻的 一对状态与动作计算出来的。...次优的估值网络可能会高度评价一个次优的动作，并在下一次的梯度更新中强化（reinforcing）这个次优的动作。...尽管在预期中单个更新的误差很小，但是这些估计误差会（在贝尔曼方程 / 连续价值方程中）得到累积，从而导致较大的高估偏差以及更新出次优的策略。...这一类任务的特点： 它的状态 - 值函数（即估值函数 Q(s, a)）是相当平滑的——机器人在 state1 做出动作 action1，得到的动作估值时 q1，那么我可以认定：如果现在有动作 action2
要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。..._平滑样条曲线_ 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 _广义加性模型_ 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。 ---- 01 02 03 04 逐步回归 它经常用于生物统计学和流行病学中。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...本文选自《R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析》。
要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...点击标题查阅往期内容 使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 左右滑动查看更多 01 02 03 04 逐步回归 它经常用于生物统计学和流行病学中。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...本文选自《R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析》。
例如，我们使用这种方法来获得文中最开始处图片上的曲线，即通过拟合 GP 后验概率中随机抽样而得到曲线估计，在两个收缩点处被固定为相等的测量值。后验样本对于可视化和求蒙特卡洛的平均值都很有用。...这确保了附近的点高度相关，从而使所有高概率函数变得平滑。当两测试点远离时，式 (4) 中的衰减速率由长度参数 l 控制。如果 l 很大（小），曲线将在一个很长（短）的距离上平滑。...我们将在下一节中说明这些问题，并在下下节中解释如何从已有的样本数据中推断合适的长度参数。 现在，如果我们把式 (2) 和式 (3) 代入式 (1)，将得到后验概率 p(f1|{y}) 的表达式。...结果是橙色相对蓝色后验估计更加紧密平滑。在这两幅图中，实曲线表示后验分布均值，竖线表示一个σ置信区间。 ?...请注意，第一项μ（x）鼓励利用最可靠的局部最小值，并在它的周围执行搜索。类似地，第二项κσ鼓励在当前 GP 最不确定真实函数值的点上进行探索。
例如，我们使用这种方法来获得文中最开始处图片上的曲线，即通过拟合 GP 后验概率中随机抽样而得到曲线估计，在两个收缩点处被固定为相等的测量值。后验样本对于可视化和求蒙特卡洛的平均值都很有用。...这确保了附近的点高度相关，从而使所有高概率函数变得平滑。当两测试点远离时，式 (4) 中的衰减速率由长度参数 l 控制。如果 l 很大（小），曲线将在一个很长（短）的距离上平滑。...我们将在下一节中说明这些问题，并在下下节中解释如何从已有的样本数据中推断合适的长度参数。 现在，如果我们把式 (2) 和式 (3) 代入式 (1)，将得到后验概率 p(f1|{y}) 的表达式。...结果是橙色相对蓝色后验估计更加紧密平滑。在这两幅图中，实曲线表示后验分布均值，竖线表示一个σ置信区间。 ? 2....请注意，第一项μ（x）鼓励利用最可靠的局部最小值，并在它的周围执行搜索。类似地，第二项κσ鼓励在当前 GP 最不确定真实函数值的点上进行探索。 2.
它看起来像逻辑函数或指数函数。因此，它需要一种特殊的非线性回归过程估计方法。 存在许多不同的回归，可用于拟合数据集的外观。你可以在这里看到二次和三次回归线，它可以无限延伸。...要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。 广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。 多项式回归 这是扩展线性模型的最传统方法。...---- 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 逐步回归 它经常用于生物统计学和流行病学中。 回归样条 回归样条是 扩展多项式和逐步回归技术的许多_基本_函数之一 。事实上。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。
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