第一个字母代表误差项,第二个字母代表趋势项,第三个字母则代表季节项。 可选的字母包括:相加模型(A)、相乘模型(M)、无(N)、自动选择(Z)。 表15-2 用于拟合三种指数模型的函数 ses()、holt()、和hw()函数都是ets()函数的便捷包装(convenience wrapper),函数中有...
这里就要用到两个很常用的量了: ACF(auto correlation function)和PACF(patial auto correlation function)。对于non-stationary的数据,ACF图不会趋向于0,或者趋向0的速度很慢。 下面是三张ACF图,分别对应原始数据,一阶差分原始数据,去除周期性的一阶差分数据: 确保stationary之后,下面就要确定p和q的值了。定这两个...
我们的因变量是“ repeatgr”,指示学生是否重复了成绩。少数族身份是二元Y / N类别,社会经济地位由“ ses”表示,其数字范围为10至50,其中50是最富有的。我们的随机因素是“ schoolNR”,它代表从中采样学生的学校。因为因变量是二元的,所以我们需要具有二项式分布的广义线性混合模型,并且由于我们的随机效应少于五个,...
我们的因变量是“ repeatgr”,指示学生是否重复了成绩。少数族身份是二元Y / N类别,社会经济地位由“ ses”表示,其数字范围为10至50,其中50是最富有的。我们的随机因素是“ schoolNR”,它代表从中采样学生的学校。因为因变量是二元的,所以我们需要具有二项式分布的广义线性混合模型,并且由于我们的随机效应少于五个,...
估计值后面是它们的标准误差(SE)。系数估计的近似值可能比SEs的近似值稳定得更快。Wald检验,(frac{Estimate}{SE}),依赖于渐进理论,这里指的是当最高级别的单位大小收敛到无穷大时,这些检验将呈正态分布,并由此得出p值(鉴于真实估计值为0,获得观察估计值或更极端的概率)。
一般包括:SESMPD等于 -NRI,SESMNTD等于 -NTI picante中提供了不同的零模型,用来进行随机化,以计算SES。 # 系统发育距离矩阵phy.dist <- cophenetic(phy)# ses.mpdcomm.sesmpd <- ses.mpd(comm, phy.dist, null.model = "richness", abundance.weighted = FALSE, runs = 999)head(comm.sesmpd) ...
估计值后面是它们的标准误差(SE)。系数估计的近似值可能比SEs的近似值稳定得更快。Wald检验,(frac{Estimate}{SE}),依赖于渐进理论,这里指的是当最高级别的单位大小收敛到无穷大时,这些检验将呈正态分布,并由此得出p值(鉴于真实估计值为0,获得观察估计值或更极端的概率)。
Laplace <- glmer(repeatgr ~ Minority + ses + ses * Minority + (1 | schoolNR), data = bdf, family = binomial(link = "logit")) # Contrast to the Laplace approximation ## Warning: Model failed to converge with max|grad| = 0.0458484 (tol = 0.001) ...
少数族身份是二元Y / N类别,社会经济地位由“ ses”表示,其数字范围为10至50,其中50是最富有的。我们的随机因素是“ schoolNR”,它代表从中采样学生的学校。因为因变量是二元的,所以我们需要具有二项式分布的广义线性混合模型,并且由于我们的随机效应少于五个,因此可以使用Laplace近似 。
a <-function(xie){ glm(death_all ~ lcm_ses2 + xie, data = data_dm, family = binomial()...