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广义线性模型的MATLAB代码。

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简介：
这是一个关于广义线性模型的MATLAB代码，其中包含了详细的说明。 (glmlab是一个包含一系列M文件的集合，用于利用MATLAB进行广义线性模型的分析。)

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 关于广义线性混合模型的PDF文档
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  • Hammerstein非线性模型的MATLAB代码
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    本资源提供了一套用于实现和分析Hammerstein非线性系统的MATLAB代码，适用于系统识别与建模研究。 自己编写的谐波输入输出程序能够进行简单的拟合。
     
  • 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
     
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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
     
  • 数据分析基础——广义多元线性回归模型的建立.pdf
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    本PDF文档深入讲解了如何构建和应用广义多元线性回归模型，旨在为数据分析师提供坚实的基础知识与实用技能。 数据分析基础：广义多元线性回归方程的构建 在进行数据分析的基础学习过程中，理解和掌握广义多元线性回归方程的构建是非常重要的一步。这不仅有助于深入理解变量之间的关系，还能为后续更复杂的数据分析模型打下坚实的基础。 建立一个有效的广义多元线性回归模型需要考虑多个自变量对因变量的影响，并且能够处理各种形式的关系（如非线性的、交互作用等）。通过这种方法，研究者可以更好地预测和解释数据集中的趋势与模式。
     
  • 广义相加模型(GAM)
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    广义相加模型（GAM）是一种灵活的统计建模方法，结合了广义线性模型和非参数平滑技术，用于分析复杂数据关系。 广义相加模型在时间序列分析中有广泛应用，例如可以用于研究环境污染物与健康之间的关系。