R語言用Rshiny探索廣義線性混合模型(GLMM)和線性混合模型(LMM)數(shù)據分析報告(附代碼數(shù)據)_第1頁
R語言用Rshiny探索廣義線性混合模型(GLMM)和線性混合模型(LMM)數(shù)據分析報告(附代碼數(shù)據)_第2頁
R語言用Rshiny探索廣義線性混合模型(GLMM)和線性混合模型(LMM)數(shù)據分析報告(附代碼數(shù)據)_第3頁
R語言用Rshiny探索廣義線性混合模型(GLMM)和線性混合模型(LMM)數(shù)據分析報告(附代碼數(shù)據)_第4頁
R語言用Rshiny探索廣義線性混合模型(GLMM)和線性混合模型(LMM)數(shù)據分析報告(附代碼數(shù)據)_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computerscienceassignment代寫/代做Project/數(shù)據挖掘和統(tǒng)計分析可視化調研報告/程序/PPT等/爬蟲數(shù)據采集效勞〔附代碼數(shù)據〕,【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computerscienceassignment代寫/代做Project/數(shù)據挖掘和統(tǒng)計分析可視化調研報告/程序/PPT等/爬蟲數(shù)據采集效勞〔附代碼數(shù)據〕,“”就可以了詢問“”就可以了“:///datablog“:///datablogRRRshinylme4廣義線性混合模型〔GLMM〕和線性混合模型〔LMM〕數(shù)據分析報告隨著隨著lme4軟件包的改進,使用廣義線性混合模型〔GLMM〕和線性混合模型〔LMM〕的工〔作者〕開發(fā)了一套工具,用于簡化和加快與的merMod對象進展交互的常見任務lme4。該軟件包提供了那些工具。安裝安裝##developmentversionlibrary(devtools)library(devtools)install_github(“jknowles/merTools“)install_github(“jknowles/merTools“)#CRANversion--comingsooninstall.packages(“merTools“)“”就可以了詢問“”就可以了“:///datablog“:///datablog的應用程序和演示Rshiny的應用程序和演示演示此應用程序功能的最簡潔方法是使用捆綁的演示此應用程序功能的最簡潔方法是使用捆綁的Shiny很多指標以幫助探究模型。去做這個:很多指標以幫助探究模型。去做這個:devtools::install_github(“jknowles/merTools“)library(merTools)library(merTools)+(1|d)+(1|s),data=InstEval)shinyMer(m1,shinyMer(m1,simData=InstEval[1:100,])#justtrythefirst100rowsofdata在第一個選項卡上,該功能供給了用戶選擇的數(shù)據的推測間隔,這些推測間隔是使用predictInterval包中的功能計算得出的。通過從固定效應和隨機效應項的模擬分布中進展采“”就可以了“”就可以了歡送登陸官網:“:///datablog“:///datablog間隔。這允許從格外大的模型中生成推測間隔,間隔。這允許從格外大的模型中生成推測間隔,bootMer而在計算上將無法使用。并供給了一種檢查各種參數(shù)的相對大小的方法。這個標簽使得使用的四個相關功能merTools:FEsim,plotFEsim,REsimplotREsim它們可將自己的使用?!啊本涂梢粤恕啊本涂梢粤藲g送登陸官網:“:///datablog“:///datablog在第三個選項卡上,有一些便利的方法可以利用的力氣來顯示影響或影響的大小在第三個選項卡上,有一些便利的方法可以利用的力氣來顯示影響或影響的大小predictIntervalpredictInterval。對于每種狀況,最多為12種,在選定的數(shù)據類型中,用戶可以查看更改固REimpact則使用模型的推測對每種狀況進展模擬,但是觀看將通過固定效應或隨機效應項的分布進響幅度。響幅度。推測標準推測看起來像這樣?!驹瓌?chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computerscienceassignment代寫/代做Project/數(shù)據挖掘和統(tǒng)計分析可視化調研報告/程序/PPT等/爬蟲數(shù)據采集效勞〔附代碼數(shù)據〕,【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑【原創(chuàng)】定制代寫開發(fā)輔導答疑r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computerscienceassignment代寫/代做Project/數(shù)據挖掘和統(tǒng)計分析可視化調研報告/程序/PPT等/爬蟲數(shù)據采集效勞〔附代碼數(shù)據〕,#>33.5290551.4093725.304214#>#>33.5290551.4093725.304214#>43.0727881.0799445.142912#>53.3955981.2681695.327549“”就可以了詢問“”就可以了“:///datablog“:///datablogpredict(m1,newdata=InstEval[1:10,])#> 1 2 3 4 5 6 7 8#>3.1463363.1652113.3984993.1142483.3206863.2526704.1808963.845218#> 9 10#>3.7793363.331012通過predictInterval我們獲得的推測更像由lm和產生的標準對象glm:#predictInterval(m1,#predictInterval(m1,newdata=InstEval[1:10,])#allotherparametersareoptionalpredictInterval(m1,predictInterval(m1,newdata=InstEval[1:10,],n.sims=500,level=0.9,statstat=”median”)#> fit lwr upr#>1 3.0741481.1122554.903116#>2 3.2435871.2717255.202387“”就可以了詢問QQ“”就可以了“:///datablog“:///datablog#>63.2620921.3337135.304931#>74.2153712.1366546.078790#>83.8163991.8600715.769248#>93.8110901.6971615.775237#>103.3376851.4173225.341484請留意,predictInterval速度較慢,由于它是在計算模擬。它還可以將全部模擬yhat值作為屬性返回給推測對象本身。predictIntervalpredictInterval大量使用軟件包中的sim函數(shù)arm來繪制模型參數(shù)的分

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論