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BLME：贝叶斯线性混合效应模型

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简介：
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) ```

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  • 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) ```
     
  • Bayes_GMM：Python中贝叶斯高斯混合模型的应用
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    Bayes_GMM是利用Python实现贝叶斯方法在高斯混合模型(GMM)中的应用，通过概率框架优化参数估计，适用于复杂数据分布的学习与聚类任务。 贝叶斯高斯混合模型（Bayes GMM）包括有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM)，这两种方法都通过折叠吉布斯采样实现。为了运行单元测试，请执行 `make test` 命令； 若要检查测试覆盖率，则使用 `make test_coverage` 命令。更多示例可以在 examples/ 目录中查看。 该代码依赖于 NumPy 和 SciPy 库。 参考文献： 如果您使用此代码，应引用以下资料：H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“利用固定维度声学嵌入进行语音片段的无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 代码中还引用了以下内容：KP Murphy, Conjugate Bayesian Analysis of the Gaussian Distribution, 2007。
     
  • MATLAB开发——贝叶斯回归混合模型
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行贝叶斯回归混合模型的开发，旨在探索该模型在数据分析中的应用潜力及其优势。通过结合贝叶斯统计方法和混合模型框架，该项目致力于提高预测准确性和模型灵活性。 在Matlab环境下开发贝叶斯回归混合模型，用于处理包含噪声和离群值的实值输入输出数据聚类问题。采用Matlab对象实现相关功能。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • VB-GMM：基于变分贝叶斯的高斯混合模型选择
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    本文介绍了VB-GMM算法，一种利用变分贝叶斯方法进行参数估计和模型选择的高斯混合模型技术，有效提升了复杂数据分布的学习与表示能力。 VB-GMM是一种基于变分贝叶斯方法的高斯混合模型选择技术。
     
  • 贝叶斯拟合包：贝叶斯拟合
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    贝叶斯拟合包：贝叶斯拟合提供了一套基于贝叶斯统计理论的数据分析工具，适用于参数估计与模型选择，特别在不确定性量化方面表现卓越。 BayesicFitting自述文件 用于模型拟合和贝叶斯证据计算的软件包。 什么是新的。 2020年10月23日版本2.6.0： - 新类别：PhantomSampler； 引擎，资源管理器，WalkerList中的改编 - 重组NestedSampler以适应PhantomSampler - PhantomSampler的测试 2020年11月6日版本2.6.1： - 复合模型中令人困惑的str方法得到改进 - 修复BasicSplinesModel中的参数问题
     
  • 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。
     
  • 基于Matlab实现的高斯混合模型变分贝叶斯推理模拟.zip
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    本资料包提供了一个使用Matlab编写的程序，用于模拟和演示高斯混合模型中的变分贝叶斯推理过程。通过该工具，用户能够深入理解变分推断技术在处理复杂数据集时的应用及其原理机制。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，详细介绍相关内容，请参考主页搜索博客中的文章。 适合人群：本科和硕士研究生科研学习使用。 博主介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有合作意向，请私信联系。