1 回归的概念 在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分
随着湖泊富营养化的加剧，湖泊浮游植物生物量持续增加，甚至产生蓝藻水华，这一过程中浮游植物的丰富度和种群组成均随之发生重要变化，而浮游植物初级生产力（productivity）和丰富度（richness）的关系是湖泊生物多样性和生态功能保护和管理的基础。一般认为浮游植物丰富度单峰或单调递增响应初级生产力的增加，而解释这一增加过程的理论则多种多样，产生这种不确定性的根本原因在于对初级生产力增加过程中丰
生态系统服务ArcGIS Pro1.ArcGIS Pro 2.ArcGIS Pro基础 3.ArcGIS Pro数据预处理4.ArcGIS Pro空间分析 5.模型构建器 6.ArcGIS Pro符号制作 7.ArcGIS Pro制图布局与出R环境配置1.R语言基础数据文件操作处理函数包
使用R来处理生态学数据越来越受到科研工作者的青睐，语义编程风格、漂亮的出图效果，能直接俘获众多用户。本文将生态学数据处理中经常会使用到的功能做个搜集整理。本文假设读者有一些R的基础知识，对于R的编程规则有所了解。文章内容包括：一、准备工作二、数据分布形式三、数据探索四、均值比较五、趋势检验六、用回归分析不同因子的贡献大小放一张R基础绘图函数绘制的图镇文一、准备工作# 清理内存中所有变量rm(lis
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2023-09-11 17:27:41
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一、 分子生态网络简介分子生态网络分析是一个极具前景的群落生态分析方法，它能够较为轻松的探究出不同环境中的不同生物特征(物种或基因等)间的相互作用关系或共存模式。通过确定整个网络中的具有高连接度的微生物特征或该特征在模块内所处的位置，可以得到整个网络中的关键物种或基因(hub nodes)以及一些较为重要的物种或基因。这一类微生物特征可能对于微生物群落的结构和功能有着一定的决定作用。网络分析方法已
课程作业存档，代码是原创的，有一个地方的思路是借鉴网络上的，会标出来。题目计算路线： 计算八个分潮的6个天文元素→查找八个分潮的杜德森数→计算分潮的初始相位→计算角速度σ→求解f(交点因子) u(交点订正角)→系数A、B的求解→F’ F’'与 X Y的求解→振幅R 位相θ→分潮的调和常数H/g，最后附上部分作图。计算八个分潮的六个天文元素用2.44式计算天文元素中的五个，s, h’, p, N’,
文章目录1.计算思维2.程序设计方法论基础设计分析自顶向下设计自低向上执行3.计算生态4.python内置函数 1.计算思维人类在认识世界、改造世界过程中表现出三种基本的思维特征:以实验和验证为特征的实证思维，以物理学科为代表；以推理和演绎为特征的逻辑思维，以数学学科为代表；以设计和构造为特征的计算思维，以计算机学科为代表。计算思维的本质是抽象(Abstraction)和自动化(Automati
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2023-06-16 20:28:49
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。> head(train)拟合..
原创
2021-05-19 21:31:53
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。> head(train)拟合..
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2021-05-19 21:31:52
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什么是逻辑回归Logistic 函数由来Logistic 常规步骤构造预测函数hDecision boundary决策边界Cost function代价函数成本函数Simplified cost function and gradient descent简化版代价函数及梯度下降算法Advanced optimization其他优化算法Multi-class classification One-
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（
原创
2022-10-23 02:50:20
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在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。引言本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。> head(train)拟合模型拟合gbm
原创
2022-11-10 11:03:07
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回归模型有多种，一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归。其描述的是一组因变量和自变量之间的关系，通过特定的方程来模拟。这么做的目的也是为了预测，但有时也不是全部为了预测，只是为了解释一种现象，因果关系。还是按照老风格，不说空泛的概念，以实际的案例出发。还是先前的案例，购房信息，我们这次精简以下，这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素，信息如下：用户ID年龄收入是否买房12715W否
这是景观生态学的内容，也提到了景观生态规划。 转自俞孔坚老师的《景观生态规划发展历程——纪念麦克哈格先生逝世两周年》一文。 1景观生态学自20世纪30年代德国生物地理学家C．Troll提出景观生态一词以来，景观生态学作为生态学中最年轻的学科在过去的20多年中得到迅猛的发展．在现代地理学和生态学结合下产生的景观生态学，以生态学的理论框架为依托，吸收现代地理学和系统科
逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为
产业集使相互作用的企业能够互相依赖、相互协调。新产业区新产业区是具有高度专业化分工特点的
原创
2022-12-06 10:33:54
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logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用。一、算法定义假设在多个独立自变量?1，?2，… 作用下，记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0的概率则为1-p取1和取0的概率之比为p/(1-p)，称为事件的优势比（odds），对odds取自然对数即得logistic变换logit( p ) = ln( p/
1、逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，例如性别，年龄，注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为
森林图作为临床文献中常见的图形，相信大家已经不陌生了，我们在之前也介绍过多次森林图的绘制方法了，包括亚组分析的R语言实现等，公众号后台回复森林图即可获取合集。不知道大家有没有注意过，亚组分析的森林图和多因素回归的森林图几乎长得一模一样！比如以下两幅森林图：不得不说，这两幅图的样式虽然不一样，但是都显示了HR及可信区间、P值等信息，而且两幅图都有亚组，我在刚开始学习的时候也是非常疑惑，但是当我手动实
引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。1. 2. > head(
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2022-11-06 17:40:25
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