lme4

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchicallinearmodel)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频序言此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情
拓端研究室TRL·2023-09-02 05:07

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchicallinearmodel)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据序言此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量
·2023-08-31 23:50

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数
拓端研究室TRL·2023-08-31 17:14

10X单细胞（10X空间转录组）TCR（BCR）数据分析之混合效应模型（lme4）

hello，大家好，在上一篇分享的文献10X单细胞（10X空间转录组）TCR数据分析之TCR内在调控潜力系统（TiRP）中，有很多无法理解的地方，需要我们一一攻克，今天我们来攻克第一个问题，混合效应模型，也是文献中主要运用的数据模型。先来看看研究背景线性模型需要满足正态性、独立性、线性和同方差性等假设，其中独立性是线性模型最重要的假设之一，独立性要求每一个数据点必须来自于不同的总体。但由于重复测量
单细胞空间交响乐·2023-07-15 08:01

拓端数据tecdat|R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)library(tidyverse)#数据处理library(lme4)#lmerglmer模型me_data<-read_csv
·2023-06-14 18:36

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813最近我们被客户要求撰写关于混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GL
·2023-06-12 22:45

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813最近我们被客户要求撰写关于混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GL
·2023-06-12 22:14

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchicallinearmodel)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据序言此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量
·2023-04-21 00:31

R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度|附代码数据

安装R软件包lme4，和lmerTest。步骤1：设定如果尚未安装所有下面提到的软件包，则可以通过命令安装它们install.packages("NAMEOFP
·2023-02-02 23:15

R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度|附代码数据

安装R软件包lme4，和lmerTest。步骤1：设定如果尚未安装所有下面提到的软件包，则可以通过命令安装它们install.packages("NAMEOFP
·2023-02-02 22:43

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数
拓端研究室TRL·2022-12-08 16:27

生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据...

相关视频概括r语言允许用户计算lme4包中广义线性混合模型的功效。功率计算基于蒙特卡罗模拟。它包括用于(i)对给定模型和设计进行功效分析的工具；(ii)计算功效
拓端研究室TRL·2022-12-05 02:30

【R语言】方差分析

#载入示例数据data(iris)#载入包library(tidyverse)library(lme4)#生成个体idiris$ID1.96indicatesthatp%+geom_boxplot(position
c34d·2022-12-03 16:37

生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据|附代码数据

概括r语言允许用户计算lme4包中广义线性混合模型的功效。功率计算基于蒙特卡罗模拟。它包括用于(i)对给定模型和设计进行功效分析的工具；(ii)计算功效曲线以评估功效和样本量之间的权衡。本文提供了一个
拓端研究室·2022-10-22 07:43

R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model|附代码数据

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)library(tidyverse)#数据处理library(lme4)#lmerglmer模型me_data<-read_c
拓端研究室·2022-10-14 07:34

R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=29196全文出处：拓端数据部落公众号吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型，可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时，双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否对吸烟、喝酒或赌博偏好有显著影响。然后用这个结果来预测这些习惯之间的组合。绪论
拓端研究室·2022-10-14 07:04

拓端tecdat|R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）

由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套Rshiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。
·2022-07-06 17:37

R语言生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据

p=24861概括r语言允许用户计算lme4包中广义线性混合模型的功效。功率计算基于蒙特卡罗模拟。它包括用于(i)对给定模型和设计进行功效分析的工具；(ii)计算功效曲线以评估功效和样本量之间的权衡。
·2021-12-27 16:39

拓端tecdat|R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度

安装R软件包lme4，和lmerTest。步骤1：设定如果尚未安装所有下面提到的软件包，则可以通过命令安装它们install.packages("NAMEOFPACKAGE")。
·2021-09-02 16:51

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426序言混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchicallinearmodel)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据。此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情境中(被试内设计中常为不同被试)对因变量的作用。
·2021-08-14 00:39

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22813本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。本教程包含以下结构。1.准备工作。2.
·2021-06-18 22:13

拓端tecdat|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22813原文出处：拓端数据部落公众号本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。本教程包含
拓端研究室·2021-06-18 15:18

R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)library(tidyverse)#数据处理library(lme4)#lmerglmer模型me_data<-read_csv
·2021-02-26 21:09

R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)library(tidyverse)#数据处理library(lme4)#lmerglmer模型me_data<-read_csv
·2021-02-26 20:14

混合线性模型如何检测固定因子和随机因子的显著性以及计算R2

很多朋友写信问我，像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包,但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算,随机因子也需要自己计算loglikehood值,然后使用
育种数据分析之放飞自我·2020-09-13 10:43

R语言中混合线性模型的实现以及参数解析

RR中混合线性模型要依靠lme4或
闲云野鹤~~~·2020-09-13 09:32

R| 混合效应模型，lme4

##ref:Averybasictutorialforperforminglinearmixedeffectsanalyses##分类变量pitch=c(233,204,242,130,112,142)sex=c(rep("female",3),rep("male",3))my.df=data.frame(sex,pitch)my.dfxmdl=lm(pitch~sex,my.df)summary
gavin_cdc·2020-07-02 00:22

Multilevel Modeling Using R 第三章

从这一章开始我们就来介绍下用R处理双层次的模型R包首先介绍一下在多层次模型中，可以用R包nlme的nlme()函数来实现建模，或者R包lme4的lmer()函数，接下来，我们就看一下这两个函数的用法：lme
小潤澤·2020-02-08 21:57

GWAS之表型最优无偏预测（BLUP)与遗传力计算

R包lme4中lmer函数是BLUP分析常用的方法，在很多NG文章都引用了该方法。下面将用实际数据演示多环境无重复数据和多环境有重复数据的过程。首先安装lme4包。install.package
caumine·2019-12-19 21:25

R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）

p=3138随着lme4包装的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易。
qq_19600291·2019-06-13 08:10

R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA）

所需的包是lavaan，lme4和RStan。我喜欢将大多数统计方法理解为回归模型。这样，很容易理解大量技术背后的主张。这是一种适用于SEM和IRT模型的方法。
qq_19600291·2019-06-12 19:34

Edward系列（二）

数据集来自R包lme4，总共有73421条数据很多人认为模型就是由输入产生输出的过程。按这种想法，上面这个数据集，输入是s、d、studage、lectage、service、dept，
eryesanye·2017-06-28 13:41
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