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R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化

GAMM模型具有以下特点： 广义可加模型（GAM）的优点：GAM模型可以通过非线性平滑函数来建模解释变量与响应变量之间的复杂关系，适用于非线性关系的建模。...混合模型（Mixed Models）的优点：GAMM模型可以处理数据中的随机效应，比如个体间的差异或层级结构中的变化。...可解释性：GAMM模型通过可加函数模型来描述数据，可以直观地解释模型中的每个平滑项的效应。 gamm(PM2.5.ug.m3....~s(平均温度.摄 summary(b$gam) # gam style summary of fitted model simple checking plots 模型检验 用AR1残差项拟合模型...lme拟合的细节 拟合模型的Gam风格总结 模型检验 ----

59200

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测

p=24211 描述 使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。 garch 模型的关键参数包括： GARCH 多项式，由滞后条件方差组成。阶数用_P_表示 。...阶数用_Q_表示 。 P 和 Q 分别是 GARCH 和 ARCH 多项式中的最大非零滞后。其他模型参数包括平均模型偏移、条件方差模型常数和分布。 所有系数都是未知（NaN 值）和可估计的。...估计 GARCH 模型 将 GARCH 模型拟合到 1922-1999 年股票收益率的年度时间序列。 加载 Data数据集。绘制收益率 ( nr)。...RN; 创建具有未知条件平均偏移量的 GARCH(1,1) 模型。将模型拟合到年度收益序列。...RN; 创建具有未知条件平均偏移量的 GARCH(1,1) 模型，并将该模型拟合到年度收益率序列。

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    MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测

    p=24211 使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型）。 garch 模型的关键参数包括： GARCH 多项式，由滞后条件方差组成。阶数用_P_表示 。...阶数用_Q_表示 。 P 和 Q 分别是 GARCH 和 ARCH 多项式中的最大非零滞后。其他模型参数包括平均模型偏移、条件方差模型常数和分布。 所有系数都是未知（NaN 值）和可估计的。...估计 GARCH 模型 将 GARCH 模型拟合到 1922-1999 年股票收益率的年度时间序列。 加载 Data数据集。绘制收益率 ( nr)。...RN; 创建具有未知条件平均偏移量的 GARCH(1,1) 模型。将模型拟合到年度收益序列。...RN; 创建具有未知条件平均偏移量的 GARCH(1,1) 模型，并将该模型拟合到年度收益率序列。

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    大脑功能连接的发展遵循青春期依赖的非线性轨迹

    10岁以下的儿童被设定为PDS的1级，因为之前的研究已经显示了这些年龄的相似值。缺失的PDS值对应于8个时间点(4名女性)用包括局部估计散点平滑(LOESS)项的广义可加混合模型(GAMM)估计。...包括加权度（d），聚类系数（C）,效率（E），特征路径长度（L），用这些去计算功能网络组织的中心度，隔离和整合。2.5 神经发育轨迹六个模型被测试来描述神经发育的影响。...年龄(1)和年龄-性别交互作用(2)的两个线性混合效应模型(LME)，以及年龄(3)、年龄-性别交互作用(4)的四个光滑样条广义加性混合模型(GAMM)，以及PDS的非参数局部估计散点平滑(LOESS)...B)在有GSR和没有GSR两种预处理策略下，节点对之间的欧几里得距离和头部运动与功能连接的关联(LME t-scores)的Hexbin图。彩色地图用这种效果表示边的数量。这个关系的拟合线用红色表示。...图5 对于每个图论残差，在25%连接密度下的GAMM LOESS-PDS模型的散点图(在回归出扫描器内运动和头部线圈后)。

    34520

    Google Earth Engine（GEE）——实现 LandTrendr 光谱-时间分割算法的指南

    范围 类型 默认 定义 最大分段数 整数 要在时间序列上拟合的最大段数 尖峰阈值 漂浮 0.9 抑制尖峰的阈值（1.0 表示没有抑制） 顶点计数过冲 整数 3 初始模型可以超出 maxSegments...），则该段被禁止 阈值 漂浮 0.1 如果拟合模型的 p 值超过此阈值，则丢弃当前模型并使用 Levenberg-Marquardt 优化器拟合另一个模型 最佳模特比例 漂浮 1.25 将具有最多 p...值的顶点的模型从 p 值最低的模型中取出至多此比例 minObservationsNeeded 整数 6 执行输出拟合所需的最小观察值 时间序列 图像集 从中提取趋势的集合（假设集合中的每个图像代表一年...LT-GEE 的结果本质上是每个像素的列表列表，用于描述分割并可选择提供拟合的年度光谱数据 (FTV)。...此外，如果 LT-GEE 的输入图像集合包含多个波段，则第一个波段之后的每个波段都将表示为光谱拟合年度序列 (FTV)。 图 5.3。LT-GEE 的结果打印到 GEE 控制台。

    1.3K21

    Charpter 9:卷积网络

    (也就是全连接),然而卷积网络具有稀疏交互的特征.使核的大小远小于输入大小完成.我们用小的核检测那些小的且有意义的特征....其中一个关键的洞察是卷积和池化可能导致欠拟合。与任何其他先验类似,卷积和池化只有当先验的假设合理且正确时才有用。如果一项任务依赖于保存精确的空间信息,那么在所有的特征上使用池化将会增大训练误差。...., 2014a) 为了既获得具有较高不变性的特征又获得当平移不变性不合理时不会导致欠拟合的特征,被设计成在一些通道上使用池化而在另一些通道上不使用。...基本卷积函数的变体 首先,当我们提到神经网络中的卷积时,我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。这是因为具有单个核的卷积只能提取一种类型的特征,尽管它作用在多个空间位置上。...因为卷积网络通常使用多通道的卷积,所以即使使用了核翻转,也不一定保证网络的线性运算是可交换的。

    90310

    Apache Spark 2.0预览：机器学习模型持久性

    ，包括非适应（a recipe）和适应（a result） 使用可交换格式的分布式存储 感谢所有帮助MLlib实现飞跃的社区贡献者！...在实际应用中，ML工作流程包括许多阶段，从特征提取及转换到模型的拟合和调整。MLlib提供Pipelines来帮助用户构建这些工作流程。...我们来看一个在Pipeline上完成这些步骤的例子： 特征提取：二进制转换器将图像转换为黑白图像 模型拟合：Random Forest Classifier拍摄图像并预测数字0-9 调整：交叉验证以调整森林中树木的深度...可交换的存储格式 在内部，我们将模型元数据和参数保存为JSON和Parquet格式。这些存储格式是可交换的并且可以使用其他库进行读取。...第二，R语言模型的格式还存储了额外数据，所以用其他语言加载使用R语言训练和保存后的模型有些困难（供参考的笔记本）。在不久的将来R语言将会有更好的跨语言支持。

    2K80

    Google Earth Engine:对NDVI进行惠特克平滑算法进行长时序分析

    简介 惠特克(GEE)平滑算法是一种用于时间序列预测的统计方法，特别适用于非线性、非平稳和非高斯的数据。该算法基于广义估计方程，通过最小化残差的平方和来拟合数据并找到最佳的平滑曲线。...通过调整基函数的权重，可以得到最佳的平滑曲线，以最大程度地拟合数据。 在实际应用中，GEE平滑算法通常与其他统计方法结合使用，例如自回归移动平均模型(ARIMA)或指数平滑法。...总的来说，GEE平滑算法是一种针对非线性、非平稳和非高斯数据的时间序列预测方法，通过引入一个平滑函数来描述数据的趋势和周期性变化，以最大程度地拟合数据。...如果图像中的条带数量相同，但名称不同，则按自然顺序成对使用。输出波段以两个输入波段中较长的一个命名，如果两个输入波段长度相等，则按图像 1 的顺序命名。输出像素的类型是输入类型的组合。...输出波段以两个输入波段中较长的一个命名，如果两个输入波段长度相等，则按图像 1 的顺序命名。输出像素的类型是输入类型的组合。

    12310

    数据科学中的“数据智慧”

    避免过度拟合的黄金准则就是将数据进行分割，在分割时考虑到数据潜在的结构（如相关性、聚类性、异质性），使分割后的每部分数据都能代表原始数据。...因为对理想的数据收集机制的理解可以暴露出实际数据收集过程的缺陷，能够指导下一步分析的方向。 下面的问题会对提问有所帮助：数据是如何收集的？在哪些地点？在什么时间段？谁收集的？用什么设备收集的？...在选择模型前，请列出与回答实质性问题相关的每一种转化方式的优点和缺点。 6.可比性 各数据单元是否是可比的，或经过标准化处理后可视为可交换的？苹果和橘子是否被组合在一起了？数据单元是否是相互独立的？...数据中的随机性是什么含义呢？我们要使统计模型的随机性尽可能地明确。哪些领域知识支持统计模型中的随机性描述？...可以考虑用其他类型的数据或者先验知识来验证，不过可能需要收集新的数据。 在数据分析时还有许多其他问题要考虑，但我希望上面的这些问题能使你对如何获取“数据智慧”产生一点感觉。

    513100

    广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

    因此，广义估计方程(generalized estimating equations，GEE) 和混合线性模型(mixed linear model，MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。...广义估计方程(generalized estimating equations，GEE)： 假定每个研究对象的重复观察值间存在某种类型的作业相关矩阵（应变量的各次重复测量值两两之间相关性的大小），应用准似然函数原理...，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...P*P维作业相关矩阵（自变量X），用以表示因变量的各次重复测量值（自变量）之间的相关性大小求参数$\beta$的估计值及其协方差矩阵混合线性模型(mixed linear model，MLM)：构建包含固定因子和随机因子的线性混合模型...$$y = X\beta + Z\mu + \epsilon $$$\beta$ 是固定效应值；$\mu$ 是随机效应值；$\epsilon$ 是随机误差向量（拟合值和真实值的误差）；回归系数的95%

    45500

    R语言使用二元回归将序数数据建模为多元GLM

    因此，我们要做的是将数据从宽转换为长，将其建模为常规二项式，但是我们需要告诉模型为每个级别估计不同的截距。为此，我使用具有unstructured工作相关性结构的通用估计方程（GEE）。...总之，它确保正系数增加了从较低类别（例如3）移至较高类别（4）或对较高响应类别做出响应的几率。 现在，我们准备运行模型。我们使用GEE。相关结构为unstructured。...，并且在比较GEE模型的Wald测试中也给出了相同的p值。...但是，将模型视为二进制可能会有一些好处，但是所有这些都是出于好奇而非必要。由于某种原因，我仍未弄清楚，当一个人尝试使用fitted()函数从模型中获得预测的概率时，它仅返回一组拟合的概率。...理想情况下，它应该为每个阈值返回拟合概率。使用geepack，可以直接获得每个级别的预测概率。但是，这种优势是微不足道的。 ---- 而且，如果熟悉最大似然估计，则可以简单地对似然函数进行编程。

    88120

    一周AI最火论文 | 拟合力学模型，谷歌教机器人用5分钟的数据get多种运动技能

    与基线相比，该模型的F值实现了超过26％的相对增益，PR曲线下面积实现了超过17％的相对增益。该模型为多个国家或地区的实时搜索流量带来显著提高。...本文的一组研究人员介绍了一个新的大规模NLI基准数据集，该数据集通过迭代的、对抗性的“人与模型在环”程序收集。...研究表明，在这个新数据集上训练模型可以使各种流行的NLI基准具有最先进的性能，同时也为新的测试集带来了更艰巨的挑战。他们的分析揭示了当前最优模型的缺点，并且非专家注释者可以从中成功地发现这些缺点。...在第一篇论文（请参阅下面的链接）中，他们提出了一种学习低级运动控制策略的有效方法。通过将动力学模型拟合到机器人并实时计划动作，该机器人可以使用不到5分钟的数据来学习多种运动技能。...通过自动化控制器设计过程，强化学习为机器人技术带来了光明的未来。借助基于模型的强化学习，研究人员可以直接在真实的机器人上高效学习通用运动行为。

    44410

    Geegle Earth Engine - A Review

    AWS包含几种类型的卫星图像数据，例如Sentinel-1，Sentinel-2，Landsat 8和美国国家海洋与大气管理局高级（NOAA）高分辨率快速刷新（HRRR）模型。...总体而言，GMM分类器的性能与其他模型类型没有太大差异。值得注意的是，最低的总体准确度中位数对应于ANN，但是使用此方法获得的准确度的50％仍大于87％。GMM分类器的性能与其他模型类型没有太大差异。...值得注意的是，最低的总体准确度中位数对应于ANN，但是使用此方法获得的准确度的50％仍大于87％。GMM分类器的性能与其他模型类型没有太大差异。...例如，用多时相图像绘制农作物图，为研究人员提供了在整个生长季节有效追踪农作物物候的机会。因此，时间序列数据可提供有关研究区域的更多信息，并提供更准确的分类和长期分析。...由于GEE不包含任何基于神经网络的模型，因此用户可以使用GEE的数据在Google Colab中训练和运行神经网络，甚至深度神经网络（DNN）算法。

    2.2K20

    机器学习 学习笔记（23） 卷积网络

    卷积运算的可交换性的出现是因为将核相对输入进行了翻转（flip），从m增大的角度来看，输入的索引在增大，但是核的索引在减小。将核翻转的唯一目的是实现可交换性。...尽管可交换性在证明时很有用，但在神经网络的应用中却不是一个重要的性质。...使用池化也是一个无限强的先验，每一个单元都具有对少量平移的不变性。 卷积和池化可能导致欠拟合。...一些卷积网络结构为了既获得较高不变性的特征又获得当平移不变性不合理时候不会导致欠拟合的特征，被设计成在一些通道上使用池化，而在另一些通道上不使用。...这些类型的输入不能用传统的基于矩阵乘法的神经网络来表示。这为卷积网络的使用提供了令人信服的理由，即使当计算开销和过拟合都不是主要问题时。 随机或无监督的特征 卷积网络训练中最昂贵的部分是学习特征。

    1.5K31

    基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP

    在此，我们采用最优 ML 方法，使用单一输入数据类型构建不同的森林 AGB 模型，并构建多源遥感变量与最优单一变量进行比较。...基于这一认识，我们设计了本实验，利用多源遥感变量组合构建森林 AGB 模型，然后比较不同变量组合对森林 AGB 模型的准确性，以更科学地遵循单一变量的最优组合，并揭示哪种变量组合的拟合效果最好。...模型预测结果 讨论 本研究的目的是建立一个框架，用于选择 ML 方法和变量组合，以构建一个能准确预测不同森林类型中森林 AGB 的森林 AGB 模型。...不过，由于针叶树种的样本量较小，在构建变量重要性和相关变量时，可能会因样本点不足而导致模型拟合精度不稳定。...结论 本研究在 GEE 云平台中使用了四种 ML 方法，利用单源和多源变量组合构建了森林 AGB 模型，并利用变量重要性值和预测 AGB 值与测量 AGB 值之间的皮尔逊相关系数对其性能进行了评估。

    43410

    Google earth engine——SG滤波算法更新了

    SG滤波 SG滤波（Savitzky-Golay滤波）是一种常用的数字信号处理技术，用于平滑数据和降低噪音。它是一种线性滤波方法，通过在局部区域内拟合多项式来对数据进行平滑处理。...SG滤波的原理是在给定的数据窗口内，使用最小二乘法拟合一个多项式曲线。然后，通过计算这个多项式的导数来获得平滑后的数据点。SG滤波器可以根据数据窗口的大小和拟合多项式的阶数来调整平滑程度。...SG滤波可以在保持数据趋势和形状的同时，有效地降低噪音。 2. SG滤波器可以灵活地调整拟合多项式的阶数，从而可以适应不同类型的数据。 3. SG滤波器具有较快的计算速度和较低的存储需求。...SG滤波器对于数据中存在较大的异常峰值或突变点时，可能会受到较大的干扰，导致平滑结果不准确。 2. SG滤波器的性能和效果受到数据窗口大小和拟合多项式阶数的选择影响，需要根据实际情况进行调整。...更新历史和源代码信息 /**************Information Description*****************/ //用于间隙填充和萨维茨基-戈莱滤波方法（GF-SG）的 GEE

    56110

    环境遥感特刊概要：基于GEE的遥感土地变化研究

    与以往的文献相比，大多数研究的目标是利用GEE前所未有的计算能力，在更广泛的地理区域内更频繁(例如，年)和更高分辨率的农田(或牧场)和作物类型制图。...与此同时，由于水体与其他土地覆盖类型相对容易区分，发展了GEE水图(Pekel et al.,2016)。...详细说明了RSE和RSS所包含的四个建议的分析普遍趋势在各个科学领域的进展情况。在表中，我们用两种不同的符号来代表两种不同的发展状态，即选中的项目表示有发展，选中的项目表示没有发展。...我们希望在未来的模型开发中包含更复杂的数学形式，以完全包含GEE的潜力。3)由于在充分利用GEE方面的巨大努力，所有领域都从使用单个数据源过渡到使用多个数据源。...Deep Learning GEE学习资料汇总与分享 面向科研人员的免费遥感数据集 GEE - A Review第二篇 近期发布的地理空间数据共享资源汇总 论文+软件推送 | OS-CA模型：模拟不同政策情景下的城市开放空间

    1.1K20

    GEE（Google Earth Engine）——earth engine算法简介

    地球引擎数据结构 两个最根本的地理数据在地球引擎结构 Image和 Feature分别对应于光栅和矢量数据类型，。图像由波段和属性字典组成。特征由一个Geometry和一个属性字典组成。...在地球引擎其它基本数据结构包括Dictionary， List，Array，Date， Number和String（了解更多关于基本数据类型 本教程。...代码编辑器的文档选项卡列出了每个 API 类的方法。...例如，要从输入数字高程模型 (DEM) 创建地形图层： 代码编辑器 (JavaScript) var terrainImage = ee.Algorithms.Terrain(dem); 代码编辑器的特定功能包括...也可以使用 JavaScript 在 JavaScript 中创建函数.特别提示函数在整个GEE中非常重要，因为GEE不提倡用for循环，而是将程序封装到函数中，用map（）进行遍历。

    17610

    google earth engine(GEE)监督分类总结与代码分享

    1.制作训练样本数据； 构造样本数据一般有两个方法，一个是本地上传矢量的训练数据；另外一个是在GEE里面自己选点制作。我主要介绍第二种方法。...选择好样本点之后，记得打开该要素，改变图层类型为featurecollection，并添加分类属性：landcover与值。比如耕地样本点的值就为1。...我们现在要构造每个类别的特征，而这些特征包括各个波段与指数的值，所以需要一个波段选择的过程。training就是我们需要的包含类别特征的样本集。...那我们把样本分为两个部分： var withRandom = training.randomColumn('random');//样本点随机的排列 // 我们想保留一些数据进行测试，以避免模型过度拟合。...； GEE提供的方法实在是太多了，这个根据个人需求来，下图就为gee的所有监督分类方法。

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