代数表示可以通过以下方式给出： 定义DLNM的第一步是在函数mkbasis（）中执行的，该函数用于创建基础矩阵Z。此函数的目的是提供一种通用的方式来包含x的非线性效应。...举例来说，我建立了一个将所选基函数应用于向量 的基矩阵： R> mkais(1:5, tpe = "s", df = 4, egree = 2, cenvlue = 3) 结果是一个列表对象，存储基础矩阵和定义该矩阵的自变量...3.定义DLNM DLNM规范的最后一步涉及同时定义预测器和滞后两个维度中的关系。尽管非线性和滞后效应的术语不同，但这两个过程在概念上是相似的：定义表示相关空间中关系的基础。...首先，选择x的基函数得出Z，然后为x的每个基变量创建附加的滞后维度，从而生成一个 数组R˙。通过定义的C，DLNM可以表示为： 选择交叉基等于如上所述选择两组基函数，将其组合以生成交叉基函数。...例如： R> summary(basis.temp) 为了估计相应参数η，可以在通用回归函数的模型公式中包括交叉基矩阵。
TF-IDF加权词频的文档-术语矩阵。...文档-术语矩阵的构建与稀疏项的处理 在文本挖掘的实践中，构建文档-术语矩阵（Document-Term Matrix, DTM）是分析文本数据的关键步骤之一。...通过使用R语言的tm包，我们能够方便地创建并处理这类矩阵。在本节中，我们将展示如何构建DTM，并讨论如何处理其中的稀疏项。 首先，我们成功创建了一个DTM，其包含了三个文档和四个术语。...该矩阵的非零/稀疏项比例为4/8，稀疏度达到了67%，意味着大部分项都是零值。此外，矩阵中的最大术语长度为9个字符，而权重计算则基于词频-逆文档频率（TF-IDF）方法。...在R中，tm包提供了removeSparseTerms函数来实现这一目的。 为了移除稀疏项，我们设定了一个阈值，即当一个术语在文档中的出现频率低于某个比例时，它将被视为稀疏项并被移除。
最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立表，应用数据分析软件R对数据进行关联规则分析，应用网络分析软件进行聚类分析。...药对中的中药在组方配伍时具有在处方中同时出现的特点，因此在关联规则分析中，分析置信度较大且双向关联的规则即可得到药对。...，关联规则大量涌现，使得其中的配伍规律变得难以分析，应用网络聚类方法可以有效地发现其中的配伍规律。...#聚类类别号kmod$cluster查看每个类别中的强关联规则聚类1聚类2配伍关系网络的聚类分析结果显示了抑郁症治疗中常用的中药“社团”，反映了复方中一些配伍关系相对密切、固定的中药联合，临床运用可以提高疗效...----最受欢迎的见解1.R语言分布式滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模2.R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据3.R语言群组变量选择
R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。...ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。 本文练习提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还检查了回归系数的统计学意义。...创建一个有以下几列的矩阵。 温度变量的值。 收入变量的值。 滞后一期的收入变量的值。 滞后两期的收入变量的值。 输出该矩阵。...注意：最后三列可以通过在收入变量值的向量中添加两个NA来创建，并将得到的向量作为嵌入函数的输入（维度参数等于要创建的列数）。...预测需要一个未来6个时期的期望温度和收入的矩阵；使用temp变量和以下期望收入值创建矩阵：91, 91, 93, 96, 96, 96。
它在内部调用onebasis（）来生成暴露-反应和滞后-反应关系的基矩阵，并通过特殊的张量积将它们组合起来，以创建交叉基，该交叉基在模型中同时指定了暴露-滞后-反应关联性。...作为一个简单的示例，我模拟了2-5个滞后期内3个对象的暴露历史矩阵：它们中的每一个都将传递给onebasis（）来分别构建暴露-反应和滞后-反应关系的矩阵。...作为一个简单的示例，我模拟了2-5个滞后期内3个对象的暴露历史矩阵：它们中的每一个都将传递给onebasis（）来分别构建暴露-反应和滞后-反应关系的矩阵。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...前两个自变量base和model指定交叉基矩阵和需要对其执行计算的模型对象。
对于k=1k=1，我们获得普通的成对差异，而对于k=2k=2我们获得相对于前任先前的成对差异。让我们考虑R中的一个例子。 使用R，我们可以使用diff函数计算滞后差异。...偏自相关 由于观察到较大滞后的自相关可以是较低滞后的相关结果，因此通常值得考虑部分自相关函数（pACF）。pACF的想法是计算部分相关性，这种相关性决定了对变量的最近观察的相关性。...正如我们所看到的，采用对数已经使季节性成分的幅度沿时间均衡。请注意，总体增长趋势没有改变。 在R中分解时间序列数据 要分解R中的时间序列数据，我们可以使用该decompose函数。...在第一个图中，只有第一个滞后的自相关是显着的，而第二个图表明前两个滞后的自相关是显着的。为了找到MA术语的数量，适用与AR术语类似的规则：MA术语的顺序对应于自相关显着的最大滞后。...我们将模拟缺点，冰淇淋消费作为时间序列，并使用收入，价格和平均值作为外生变量。在开始建模之前，我们将从数据框中创建一个时间序列对象。 我们现在调查数据： ?
从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...这个示例说明了当矩阵内积较大时，术语频率模型是相当精确的，但是当矩阵内积较小或为零时，术语频率模型可能不准确。 TFIDF是用余弦相似度来计算x和y的距离。...在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： 其中： 低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。
它在内部调用onebasis（）来生成暴露-反应和滞后-反应关系的基矩阵，并通过特殊的张量积将它们组合起来，以创建交叉基，该交叉基在模型中同时指定了暴露-滞后-反应关联性。...作为一个简单的示例，我模拟了2-5个滞后期内3个对象的暴露历史矩阵：它们中的每一个都将传递给onebasis（）来分别构建暴露-反应和滞后-反应关系的矩阵。...作为一个简单的示例，我模拟了2-5个滞后期内3个对象的暴露历史矩阵：它们中的每一个都将传递给onebasis（）来分别构建暴露-反应和滞后-反应关系的矩阵。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...参数lag和var指定必须分别绘制lag和特定于预测变量的关联的值。 本文选自《R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例》。
它在内部调用onebasis（）来生成暴露-反应和滞后-反应关系的基矩阵，并通过特殊的张量积将它们组合起来，以创建交叉基，该交叉基在模型中同时指定了暴露-滞后-反应关联性。...作为一个简单的示例，我模拟了2-5个滞后期内3个对象的暴露历史矩阵：它们中的每一个都将传递给onebasis（）来分别构建暴露-反应和滞后-反应关系的矩阵。...作为一个简单的示例，我模拟了2-5个滞后期内3个对象的暴露历史矩阵：它们中的每一个都将传递给onebasis（）来分别构建暴露-反应和滞后-反应关系的矩阵。...例如，我使用创建的交叉基矩阵cb，使用数据集时间序列数据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先，我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵拟合。...参数lag和var指定必须分别绘制lag和特定于预测变量的关联的值。 ---- 本文摘选《R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例》
p=18700 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。...前七个滞后（0–6）对应于上周的暴露，而滞后7–13对应于第三周，依此类推。在第二个示例中，我使用以5年为间隔的暴露量分布图来嵌套数据框的暴露量历史矩阵。...第一步是函数的定义： crossbasis(drug, lag=27, argvar=list("lin") 结果存储在对象cbdrug中，即具有特殊属性的已转换变量的矩阵。...分析步骤与说明的步骤相同。最初的假设是，过去三年中持续的暴露（对应于滞后0–2）不会影响发生癌症的风险。 选择的基函数是用于预测变量的二次样条和三次样条。通过clogit（）执行条件逻辑回归。...首先，我创建每日暴露资料： > expdrug <- rep(c(10,50,0,20),c(2,1,1,2)*7) 现在可以沿暴露曲线顺序来创建所有时间点的暴露历史矩阵： > nhist <- exphi
ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还检查了回归系数的统计学意义。这些练习使用了冰淇淋消费数据。...该系数在5%的水平上是否有统计学意义？test(fit)练习8估计ARIMA模型的函数可以输入更多的附加回归因子，但只能以矩阵的形式输入。创建一个有以下几列的矩阵。温度变量的值。收入变量的值。...滞后一期的收入变量的值。滞后两期的收入变量的值。输出该矩阵。注意：最后三列可以通过在收入变量值的向量中添加两个NA来创建，并将得到的向量作为嵌入函数的输入（维度参数等于要创建的列数）。...vars 的矩阵来拟合三个扩展的ARIMA模型，使用以下变量作为额外的回归因子。温度、收入。温度、收入的滞后期为0、1。...预测需要一个未来6个时期的期望温度和收入的矩阵；使用temp变量和以下期望收入值创建矩阵：91, 91, 93, 96, 96, 96。
右边的表格显示了句子中每个单词的计数。从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...这个示例说明了当矩阵内积较大时，术语频率模型是相当精确的，但是当矩阵内积较小或为零时，术语频率模型可能不准确。 TFIDF是用余弦相似度来计算x和y的距离。...在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离b。...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。
模型的属性出现在命令行中。 假设您的问题在滞后 1 处有一个自回归系数。要创建这样的模型，请将自回归系数属性 ( AR) 设置为包含NaN 使用点表示法的值的单元格 。...扩展 NaN 到适当的长度，即一个 2×1 的NaN 值向量 。 指定 VAR 模型的所有参数值 为三个任意序列创建一个 VAR 模型。指定此方程组中的参数值。...假设是多元高斯分布，均值为 0，协方差矩阵 为参数值创建变量。 使用适当的名称-值对参数创建一个 VAR(1) 模型对象，表示动态方程组。...例如，考虑另一个 VAR 模型，该模型将自回归系数矩阵归因于 Phi1 第二个滞后项，为第一个滞后系数指定一个零矩阵，并将所有其他项视为等于 Mdl。创建此 VAR(2) 模型。...M2R= Phi 或者，您可以使用varm 与 for 相同的语法 创建另一个模型对象 Mdl，但另外指定 'Lags',2.
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