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RSquared.GLMM: 广义线性混合效应模型的R平方

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简介：
RSquared.GLMM是一款用于评估广义线性混合效应模型拟合优度的R包。它提供多种R平方计算方法，帮助研究人员全面评价模型解释数据变异的能力。 广义线性混合效应模型的R平方函数已被完全重写，并作为sem.model.fits包含在逐段sem.model.fits软件包中。此功能实现了Schielzeth和Nakagawa提出的用于广义线性混合效果模型的R2方法，通过为GLMER合并不同的链接函数并返回其他有用信息（例如模型规格）来改进MuMIn包中的r.squaredGLMM函数，以符合AIC值形式的标准。

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  • RSquared.GLMM: 广义线性混合效应模型的R平方
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    RSquared.GLMM是一款用于评估广义线性混合效应模型拟合优度的R包。它提供多种R平方计算方法，帮助研究人员全面评价模型解释数据变异的能力。 广义线性混合效应模型的R平方函数已被完全重写，并作为sem.model.fits包含在逐段sem.model.fits软件包中。此功能实现了Schielzeth和Nakagawa提出的用于广义线性混合效果模型的R2方法，通过为GLMER合并不同的链接函数并返回其他有用信息（例如模型规格）来改进MuMIn包中的r.squaredGLMM函数，以符合AIC值形式的标准。
     
  • GLMM教程：在R中使用广义线性混合模型
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    本教程详细介绍如何利用统计软件R进行广义线性混合模型(GLMM)分析，适用于处理复杂数据结构的研究者和学生。 R中的广义线性混合模型教程该存储库包含（相对）简短的教程，介绍使用R拟合和比较模型的广义线性混合模型（GLMM）。 本教程的一般内容受到Richard McElreath出色的统计学课程“ Statistical Rethinking”的启发。有关该材料的最新信息可以在理查德的相关资源中找到。 特别是，在编写此脚本时，我借鉴了他在期末考试中提出的一系列问题。这些练习对我尤其有启示作用，因为它们说明包含随机效应（又称变化效应）不仅可以改变相对模型排名，而且还强调添加随机效应可以极大地影响我们对固定效应的估计（即通常情况下关心我们的模型中的大多数部分）。本教程使用R软件包lme4、AICcmodavg和rethinking。赤池的信息准则(AIC)用于比较拟合模型。 储存库内容包括： - glmm_tutorial_script.R：包含我的代码及教程注释 - glmm_tutorial_data: 相关数据文件
     
  • 混合线性效应模型分析
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    简介：混合线性效应模型是一种统计方法，用于处理数据中存在层次结构或相关性的复杂情况，适用于包含固定和随机效应的研究设计。 混合线性模型的应用介绍包括该模型的结构、固定效应项以及随机效应的意义。对于具有内部相关性的数据，推荐使用混合线性模型进行分析。通过一个具备聚集性结构的例子和另一个涉及重复测量的数据集来阐述如何应用这种方法及其步骤。
     
  • 关于广义线性混合模型的PDF文档
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    本PDF文档深入探讨了广义线性混合模型(GLMM)的应用与理论基础，涵盖其在统计分析中的重要性和使用方法。 广义线性混合模型高清完整版的英文原版清晰度很高，主要介绍线性混合模型。
     
  • BLME：贝叶斯线性混合效应模型
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    BLME（Bayesian Linear Mixed Effects）是一种统计方法，用于分析包含固定和随机效应的数据集，通过贝叶斯框架提供参数估计。 贝叶斯线性混合效应模型的R软件包可以通过预构建捆绑包进行安装。使用典型的`install.packages()`机制可以直接从R内部完成安装。如果需要从源代码安装，首先在R中安装`remotes`软件包： ```r install.packages(remotes) ``` 然后运行以下命令来获取贝叶斯线性混合效应模型的软件包： ```r remotes::install_github(vdorie/blme) ```
     
  • 统计分析：线性混合效应模型
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    本课程深入讲解线性混合效应模型及其应用，涵盖基础理论、模型构建与统计推断方法。适合对数据分析有较高要求的研究者和从业者学习。 线性混合效应模型（Linear Mixed-effects Models，LMMs）是一种在统计学领域广泛使用的工具，特别是在处理具有嵌套或交叉结构数据的情况下尤为适用。这种模型能够应对来自不同群体或层次的数据分析需求，例如不同学校的学生成绩或者同一实验对象在不同时点的测量值等场景。在这种情况下，混合效应模型考虑了固定效应和随机效应，使得数据分析更加灵活且准确。 具体而言，在LMM中，固定效应是研究者感兴趣的参数，如教育领域的教学方法；而随机效应则是不可控的、在不同群体间变化的因素，比如学生的个体差异或教师的教学风格。这些随机效应通常与数据层级结构相对应，并允许考虑个体间的变异因素。MATLAB提供了一个强大的平台来实现LMM分析，它包括诸如`fitlme`等函数用于拟合混合效应模型。 使用MATLAB进行LMM分析时，用户可以自定义模型的结构，例如选择固定效应项、随机效应项以及设置随机效应层次结构的方式。以`fitlme`为例，其语法可能如下： ```matlab lmeModel = fitlme(DataTable, Formula, RandomEffects) ``` 这里，`DataTable`代表包含所有观测值的数据表；`Formula`定义了模型中的固定效应项；而随机效应的结构则通过参数设置来确定。 在名为“统计分析：Linear mixed-effects models”的项目中，“MVLME-master”可能是一个MATLAB项目集合，包括多个文件： 1. **脚本段落件** - 用于数据加载、预处理、模型拟合及结果可视化。 2. **函数文件** - 包含扩展MATLAB混合效应模型功能的自定义函数。 3. **数据文件** - 存储实际观测值的数据集，通常为.mat格式或其他类型。 4. **结果和输出** - 模型拟合的结果，如系数估计、方差分量及残差图等。 对于工程开发人员而言，掌握如何使用MATLAB进行LMM分析特别有帮助。这有助于他们更好地理解和解释复杂数据集的结构与模式，并能够解决从生物医学研究到社会科学乃至工程设计优化等多个领域的实际问题。 在实践中应用线性混合效应模型的一个关键步骤是进行模型诊断和验证，包括检查残差的正态性和独立性以及随机效应的合理性。MATLAB提供了诸如`plotResiduals`和`plotRandomEffects`等函数来完成这些任务。此外，在比较不同模型时还可以使用AIC（Akaike Information Criterion）或BIC（Bayesian Information Criterion），并采用交叉验证技术进行优化。 总之，线性混合效应模型是处理层次化或嵌套数据的强大工具，并且MATLAB提供了全面的工具支持来实现这些模型。通过熟悉“MVLME-master”项目中的代码和方法，开发者可以提升其在数据分析及建模方面的专业能力。
     
  • 基于软阈值的MATLAB代码-GLMM：广义线性混合模型
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    本作品提供了一种基于软阈值方法在MATLAB环境下实现广义线性混合模型(GLMM)的代码。该代码适用于处理复杂数据结构，尤其擅长于大数据集中的变量选择与参数估计。通过采用软阈值技术，有效提升了模型预测精度和计算效率。 软阈值MATLAB代码工具箱包含多个脚本和函数，用于使用广义线性混合模型（GLMM）处理高光谱数据的去混杂过程。该代码基于Lucas Drumetz及其同事提供的ELMM代码构建而成，并且可以出于非商业目的自由复制、使用及重新分发，只要保留此处提供的版权声明即可。 作者：Tales Imbiriba 日期：2018年4月 参考文献： [1] Imbiriba, T., Borsoi, R.A., Bermudez, J.C.M. (2018). Generalized Linear Mixed Models Considering Endmember Variability. 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 内容包括： - GLMM_ADMM.m：执行与GLMM混合相关的功能 - GLMM_RealData.m：提供在实际高光谱数据集上使用该函数的示例 - real_data_1.mat：用于演示的实际数据集（DFC2013数据的一部分） - endmembers_houston.mat：演示中使用的参考端成员矩阵 - FCLSU.m：执行标准完全约束最小二乘分解的功能 - CLSU.m：执行标准部分约束的最小二乘分解的功能 - SCLSU.m：执行缩放版本的CLSU功能
     
  • 广义线性回归模型.zip
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    本资料介绍了广义线性回归模型的概念、原理及其应用。通过实例分析展示了如何使用该模型解决实际问题，并提供了相关的代码和数据集以供读者实践学习。适合统计学与机器学习领域的研究者及学生参考。 广义线性回归分析的MATLAB程序可以运行，并且代码中有详细的调用方法和示例。
     
  • MATLAB中的广义线性模型代码
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    本段落介绍如何在MATLAB中使用相关函数和工具箱来实现广义线性模型的构建与分析，包括数据准备、模型拟合及结果解释。 这段文字描述了一个关于广义线性模型的MATLAB代码集合（glmlab），其中包括了相关的使用说明。
     
  • 带有稀疏约束的高光谱解混广义双线性模型
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    本研究提出了一种基于稀疏约束的高光谱解混广义双线性模型，旨在提高高光谱图像中材料端元及丰度矩阵的提取精度。该方法通过引入稀疏表示，有效减少了噪声干扰和计算复杂度，为遥感领域提供了新的分析工具。 高光谱解混的稀疏约束广义双线性模型