Tag Archives: lme4

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

By tecdat10月 8, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术lme4, Logistic, MCMC, R语言, 二元, 吸烟, 喝酒, 对数, 模型, 混合效应, 赌博, 逻辑回归

最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告。吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。

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

By tecdat8月 14, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术lme4, nlme, nlmer, non linear mixed model, non-linear mixed model, 线性混合模型, 藻类, 藻类数据, 非线性混合模型

本文中我们用（非）线性混合模型分析藻类数据。这个问题的参数是：已知截距（0日值）在各组和样本之间是相同的。

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

By tecdat6月 18, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术glm, lme4, 回归, 多层, 广义线性模型, 教育, 数据, 混合, 线性模型, 调查, 逻辑回归

最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。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。

R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度

By tecdat3月 27, 2020大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术lme4, R语言, 多层回归模型, 混合效应模型

本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度（根据其同学）之间的关系的假设。

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）

By tecdat7月 25, 2019可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术GLMM, lme4, Rshiny, R语言, 广义线性混合模型, 线性, 线性混合模型

最近我们被客户要求撰写关于混合模型的研究报告。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R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。

拓端AI助手