写在前面 对于一个小学语文经常温饱线徘徊的人来说，有时就是一脸泪呀！ 每天来吐槽吐槽，发发感慨，再写点东西，感觉也是不错的！ 一、时间 2014-04-02 16:10 今天没到下班时写博客，因为事不多，但是我的工作日志该怎么写呢？？二、事件 我要写博客，希望可以通过博客，来整理自己的学到的东西，和大家讨论交流，一起进步！三、引用 每行每业都
系列文章R做面板数据分析：R语言 面板数据分析 plm包实现(一) ——LSDV和固定效应模型如果想看随机效应模型怎么做，参见这篇文章R语言 面板数据分析 plm包实现（二）——随机效应模型如果想看如何判断面板数据适用随机效应模型还是固定效应模型，参见这篇文章：R语言 面板数据分析 plm包实现（三）——面板数据与面板模型的检验使用随机效应模型，且一些时间或个体存在数据缺失，应当使用Swamy A
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2024-05-13 17:26:53
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XML是一种文件格式，它使用标准ASCII文本共享万维网，内部网和其他地方的文件格式和数据。 它代表可扩展标记语言(XML)。 类似于HTML它包含标记标签。 但是与HTML中的标记标记描述页面的结构不同，在xml中，标记标记描述了包含在文件中的数据的含义。您可以使用“XML”包读取R语言中的xml文件。 此软件包可以使用以下命令安装。install.packages("XML")输入数据通过将以
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2024-07-22 08:23:37
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# 固定效应面板数据分析在R语言中的应用
面板数据（Panel Data）是一种包含多个个体（如公司、国家等）在多个时间点上的观察数据。这类数据的优点是能够控制个体的异质性，从而提高估计的有效性和准确性。其中，固定效应模型（Fixed Effects Model）是一种常用的面板数据分析方法，旨在捕捉个体不变特征对因变量的影响。
## 固定效应模型的基本概念
在进行固定效应模型的分析时，我们
# R语言GLM交互效应图实现指南
## 概述
本文将指导你如何使用R语言绘制GLM（generalized linear model）交互效应图。GLM是一种用于拟合非正态响应变量的广义线性模型。交互效应图是一种用于可视化不同变量之间交互作用的图表。
在本文中，我们将使用以下步骤来实现R语言GLM交互效应图：
1. 数据准备
2. 拟合GLM模型
3. 计算交互效应
4. 绘制交互效应图
原创
2023-08-13 16:56:24
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# R语言中的plm函数：截面数据到面板数据转换
在数据分析中，面板数据（Panel Data）通常被认为是一种更为丰富且有用的数据格式。面板数据结合了时间序列与横截面数据的优点，能够提供更多信息从而提高估计的效率。R语言提供了强大的工具来处理面板数据，其中`plm`函数就是一个重要的组成部分。本文将探讨如何使用`plm`函数将截面数据转换为面板数据，并提供相关的R代码示例。
## 什么是面板
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，进行可视化后可以清晰的表明变量之间的关系。不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中，我们已经介绍了怎么使用R语言和SPSS对logistic回归亚组交互效应（交互作用）进行可视化分析（见下图） 后台有粉丝问能不能进行
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2023-06-25 08:52:37
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# 计算交互效应：使用R语言的glm函数
## 介绍
在统计学中，交互效应是指两个或多个自变量之间相互作用产生的效果。在线性模型中，可以使用glm函数来计算交互效应。本文将介绍如何使用R语言的glm函数来计算交互效应，包括代码示例和流程图。
## 线性模型和glm函数
在线性模型中，通常使用glm函数（Generalized Linear Models）来拟合数据并进行统计分析。glm函数
原创
2024-04-20 07:50:52
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一、基本了解（一）实验结果的分析实验结果通常由2部分组成，一是因子的作用（主要效果、主效应），二是因子的交互作用（交互效应）。①没有交互作用的情况下，实验结果的变化全部由因子水平的变化而引起；②有交互作用的情况下，有些交互作用的影响比因子的作用还大，不考虑交互作用就会犯错误。（二）因子设计1、因子设计的概念因子设计（析因设计）用于分析两个或多个因素的主效应和交互效应。2、因子设计的分类因子设计分为
11.22直接用 feature engineer + 防过拟合的模型暴力破解真的是。。。。太强了。。。。囧11.10迷茫的时候，看不清楚路的时候，不应当更着急的向前探寻新的路，相反更应该沉下心来，去看看踩过的脚印厚不厚实，毕竟欠的债迟早是要还的。总是给自己留下一个个虚浮的脚印，根基永远不稳，做事永远只做的差不多，不管做什么都是一半一半，刚刚好，那么就得做好你的人生也是刚刚好的准备！10.10wi
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2024-07-26 12:28:06
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一、背景介绍在临床医学中，医生的一项重要任务就是判断就诊者是否患病，以便采取适当的进一步行动。临床检测结果常被用于指导临床决策，因此对临床诊断实验的质量评价由于重要。常用的描述检测质量的统计指标有：灵敏度、特异度、预测值、正确率和似然比等。二、数据集下面将以pROC包的数据集aSAH为例进行下面讲述：1. 查看pROC下数据集install.packages('pROC')
library(pRO
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2023-09-04 08:29:39
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目录数据样式 数据导入 数据检验 绘制相关系数矩阵和相关性t检验矩阵 绘制企业投资平均水平随时间的变化 序列相关性检验 模型检验 pool模型还是固定效应模型——F检验 固定效应模型还是随机效应模型——Hausman检验 LM检验 尾声 我们知道，针对面板数据主要有四种模型，分别是：pool模型->对变量去整体均值后进行 OLS 估计 固定效应模型->对变量去个体均值后进行 OLS 估
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2023-05-22 13:42:07
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R语言参数估计目录R语言参数估计1.R语言点估计1.1定义1.2 例题2.R语言正态总体均值区间评估2.1定义2.2方差已知时，求置信区间2.2.1自定义函数2.2.2例题2.3方差未知时，求置信区间2.3.1调用内置函数t.test()2.3.2例题3.R语言单正态总体方差区间评估3.1定义3.2自定义函数3.3 例题4.R语言双正态总体均值差区间评估4.1定义4.2两方差均已知时，求
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2023-09-19 12:22:46
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引言在统计学和数据分析中，交互效应是指两个或多个自变量对因变量的影响不是独立的，而是相互依赖的。理解这种交互效应对于准确解释数据模式、构建有效模型和做出合理预测至关重要。在R语言中，我们可以使用各种统计方法和可视化工具来探索多变量的交互效应。一、数据准备首先，我们需要一个包含多个潜在交互变量的数据集。为了演示，我们可以使用R的内置数据集或自行创建一个数据集。这里，假设我们有一个名为mydata的数
原创
2024-05-14 12:16:06
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# 项目方案：探究R语言中多变量的交互效应
## 项目背景
在数据分析过程中，我们常常需要了解多个变量之间的关系，尤其是它们之间的交互效应。R语言是一种功能强大的统计分析工具，可以帮助我们进行多变量交互效应的分析。本项目旨在通过R语言探究多变量之间的交互效应，并提供相应的代码示例。
## 项目步骤
1. 收集数据：首先，我们需要收集一组包含多个变量的数据集，以便进行交互效应的分析。
2.
原创
2024-05-10 04:52:52
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中介分析，也称为介导分析，是统计学中的一种方法，它用于评估一个或多个中介变量（也称为中间变量）在自变量和因变量之间关系中所起的作用。换句话说，中介分析用于探索自变量如何通过中介变量影响因变量的机制。虽然中介效应的存在可能意味着某种因果关系机制，但它并不能直接证明因果关系。因此，在解释中介分析结果时，需要考虑其他可能的解释和变量之间的关系。#Mediatoion analysis
#install.
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2024-08-28 13:22:16
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看似小小的中介，废了我好多脑细胞，这个东西真的不简单，从7月份有人问我，我多重中介，到现在的纵向数据中介，从一般的回归做法，到结构方程框架下的路径分析法，到反事实框架做法，从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量，很浩渺的系统知识，今天开始一点一点给大家写。今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验，一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序，纵向数据才是探讨中介的理想数据形式：In p
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2024-02-23 09:02:44
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当谈到因果关系时，中介效应是一种非常重要的概念。中介效应发生在一个变量（中介变量）部分地中介了另外两个变量之间的关系。什么是中介效应？中介效应发生在以下情况下：一个变量（中介变量）部分地中介了另外两个变量之间的关系。假设自变量X对因变量Y产生了影响，而这种关系是通过中介变量M传递的。这种中介效应可以通过如下的公式来计算：其中，是自变量X对中介变量M的回归系数，是中介变量M对因变量Y的回归系数。这个
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2023-09-02 16:13:24
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02 直觉思维下的心理效应由于系统1的运行机制，我们比想象中更容易做出无意识的判断和选择。正确了解这些由直观思维导致的心理效应，能帮助我们规避系统性错误。启动效应：人的行为和情感会不知不觉被他物影响。举个例子：我们觉得高兴时就会微笑，而微笑也会让你感到高兴。用牙齿咬住一根铅笔，你没有意识到自己正在微笑，但这种微笑的状态，会启动你“高兴”的感觉。 曝光效应：个体接触一个刺激越频繁，个体对该
气象中的滞后相关应用举例气象中的滞后相关An Unknown Maximum Lag-Correlation Between Rainfall and Aerosols at 140–160 MinutesSummaryResearch Objective(s)Background / Problem StatementDataMethod(s)EvaluationConclusionTime-
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2024-08-27 14:30:55
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