“广义相加混合模型 负二项”的信息

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显示标题广义相加混合模型 负二项
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广义相加混合模型_负二项 - 决策链云智库 (DecisionLinnc Software)
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广义相加混合模型是混合效应和相加模型的结合,不仅可以引进随机效应,还可以对重复测量的自变量X及其他协变量使用曲线拟合。GAMM也是用来探测到非线性回归的影响,与GAM相比,多了个random effects。负二项回归是因变量为计数变量的回归,而且要满足以下条件:各观测行间是非独立的,事件的发生有空间聚集现象,因变量存在过离散现象,即方差远大于均数。用途:能够捕捉预测变量的非线性效应,并且可以处理随机效应,即数据的群体级别的异质性或连续性的依赖关系。用于处理具有过度离散特性的计数数据和复杂的非线性关系,同时考虑固定效应和随机效应。参数:选择非负整数且分布具有过度离散性因变量,数值型曲线拟合变量,随机变量,和自变量。
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Generalized Additive Mixed Model Negative Binomial.png
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  • 广义相加混合模型_负二项
  • Generalized Additive Mixed Model_Negative Binomial
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  • [[DataAGM Lv1 Cat::回归分析]]
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  • GAMMNBin
  • FR_Curve_Plot;RegressionCoefficientPlot
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  • 数据分析
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