今天收到了北京大学老师打来的电话，问我如果没有被数据科学方向的导师录取，愿不愿意去读生物统计的博士。我婉拒了，些许遗憾，但不后悔，原因全是个人选择，读博挺好的，但是我决定换一种环境，去工作了。从去年11月开始申请，到一系列的纠结，到现在做下决定，确实是释然了很多。读书很自由，但读书并不是适合每一个人的选择，或者说不是适合一个人特定时期的选择，也许工作不顺意又想去读也说不定。真的是越长大越体会到人生
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2023-11-27 10:29:56
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# R语言潜变量增长曲线模型的实现指南
在本篇文章中，我们将探讨如何在R语言中实现潜变量增长曲线模型（Latent Growth Curve Model, LGCM）。对于刚入行的小白来说，下面我们将分步骤进行说明，并附上必要的R代码和相应的注释。同时我们会用图表和流程图来帮助理解。
## 实现流程
我们可以将实现潜变量增长曲线模型的过程拆分为以下几个步骤：
```mermaid
flow
今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎么知道质变到底发生没有？就用潜在转换分析。 Latent transition analysis is an extension of LCA in which you estimate the probabilities of transit
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2024-04-22 21:20:57
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目录一、均匀分布随机数1.1 线性同余发生器拓展1.2组合发生器法1.3随机数检验 二、非均匀分布随机数的产生2.1逆变换法2.2离散型随机数2.3连续型随机变量拓展 Box-Muller变换三、随机向量和随机过程的生成3.1条件分布法3.2多元正态分布模拟3.3其他分布模拟用copula描述多元分布平稳时间序列模拟 1.2组合发生器法 &nb
# 如何实现R语言潜类别
## 介绍
欢迎来到这篇文章！作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在R语言中实现潜类别。这对于刚入行的小白可能是一个新概念，但是通过这篇文章，你将了解这个过程的每一个步骤，并掌握如何使用相应的代码来实现它。
## 流程概述
首先，让我们简要介绍一下实现潜类别的流程。下面是一个表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
原创
2024-07-14 09:46:34
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R语言的Logistic增长模型是一种用于描述人口、技术或其他现象增长的数学模型。通过本博文，我将重点介绍如何使用该模型来分析数据和进行预测，并展示整个过程的详细步骤。
### 背景描述
Logistic增长模型常用于生物学、经济学和社会学等领域，描述在资源有限的情况下，事物如何以S型曲线（Sigmoid Curve）进行增长。以下是Logistic增长模型的几个关键特点：
1. **增长初
# R语言潜类别分析
## 流程概述
潜类别分析（Latent Class Analysis）是一种常用的数据分析方法，用于探索潜在的类别结构。它可以根据观测变量的相似性划分样本为不同的类别，并估计每个类别的概率分布。在R语言中，我们可以使用`poLCA`包来实现潜类别分析。
下面是整个分析流程的概述：
步骤 | 描述
----|----
数据准备 | 准备待分析的数据集。
模型构建 |
原创
2023-07-31 19:21:03
814阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3071结构方程模型入门介绍对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。然而，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包，lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的...
原创
2021-05-12 14:00:16
647阅读
好多同学手上有纵向数据，想看轨迹，看人群异质性，咨询做法，今天给大家写两个方法，一个叫潜增长模型Latent
原创
2021-09-07 10:23:40
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=3071结构方程模型入门介绍对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。然而，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包，lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的...
原创
2021-05-12 13:51:26
1200阅读
# 潜类别分析（Latent Class Analysis）与R语言的应用
潜类别分析（Latent Class Analysis，简称LCA）是一种用于识别观察数据中潜在类别的统计方法。这种分析常用于社会科学、市场研究、心理学等领域，以发现隐藏在数据之下的潜在群体。本文将介绍如何使用R语言进行潜类别分析，并提供代码示例。
## 什么是潜类别分析？
潜类别分析的基本思想是通过观察到的变量来推
原创
2024-09-08 06:39:08
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roc曲线和cindex曲线属于一致性的指标。后台有粉丝问怎么绘制cox回归中的时间相关性roc曲线和时间相关性cindex曲线，今天来演示一下。 我们先导入数据和R包library(survival)
library("survminer")
library(foreign)
bc <- read.spss("E:/r/test/Breast cancer survival agec.sa
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2023-05-18 15:44:34
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# R语言中的潜类别混合模型（LGMM）实现指南
潜类别混合模型（Latent Class Mixed Models, LGMM）是分析分类变量的强大工具，广泛应用于心理学、流行病学等领域。本文将帮助刚入行的小白了解如何在R语言中实现LGMM。
## 流程概述
下面是实现LGMM的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------
一、Moveit!运动规划模块Ros中的运动规划是由Moveit!支撑的，Moveit内部分为路径规划模块和轨迹生成模块，路径规划默认使用的是open motion plan library(OMPL)方法，轨迹生成部分实现了Ruckig时间最优轨迹生成算法。(想了解Ruckig算法原理的朋友，也可以去看看原作者提供的算法实现，开源项目仓库地址为https://github.com/
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2024-07-06 11:25:15
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定义线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同？线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型"，取决于上下文）是一种回归模型，它同时考虑了（1）被感兴趣的自变量（如lm()）所解释的变化--固定效应，以及（2）不被感兴趣的自变量解释的变化--随机效应。由于该模型包括固定效应和随机效应的混合，所以被称为混合模型。这些随机效应本质上赋予误差项ϵ结构。固定效应和随机效应的定义可能会有
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2023-09-20 16:25:06
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R语言:结构方程模型、潜变量分析
原创
2022-11-14 20:34:54
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目录一、准备工作1.1 下载MASS扩展包与crabs对象1.2 准备与调整系统内建state相关的对象1.3 准备mtcars对象 二、了解数据的唯一值三、基础统计知识与R语言3.1 数据的集中趋势3.1.1 认识统计学名词——平均数3.1.2 认识统计学名词——中位数3.1.3 认识统计学名词——众数3.2 数据的离散程度3.2.1 认识统计学名词——标准差、方差3.2.2 认识统计
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2023-09-22 19:09:16
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今天收到了北京大学老师打来的电话，问我如果没有被数据科学方向的导师录取，愿不愿意去读生物统计的博士。我婉拒了
原创
2021-09-07 10:20:26
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# 潜变量混合模型在R语言中的应用及后验概率解析
## 引言
潜变量混合模型（Latent Variable Mixture Model, LVMM）是一种强大的统计工具，广泛应用于许多领域，比如心理学、市场研究和生物统计等。其主要目的是通过观察到的数据来推断隐含的类别结构。在这篇文章中，我们将探讨如何在R中实现潜变量混合模型，特别是如何解析后验概率，并通过一个实际示例来演示其应用。
##
原创
2024-10-11 10:13:53
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结构方程模型入门 介绍对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，首先会感到奇怪。在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。然而，快速重新定位并且很快用户会接触到差异，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。 构造潜在变量比较替代模型对较大数据集的多组分析。设置 环境在R中开始使用结构方程建模（SEM）可能是令人生畏的
原创
2022-11-09 18:07:20
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