求大神帮忙用R语言自己写一个GLM广义线性模型的函数

Python011

求大神帮忙用R语言自己写一个GLM广义线性模型的函数,第1张

请教如何实现广义线性模型GLM作图

1、广义线性模型GLM很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片药退烧0.1度,两片药退烧0.2度,以此类推;这种情况就是一般线性模型),也可能是比较复杂的其他关系,如指数关系(一片药退烧0.1度,两片药退烧0.4度),对数关系等等。这些复杂的关系一般都可以通过一系列数学变换变成线性关系,以此统称为广义线性模型。

2、广义线性混合模型GLMM比较复杂,GLM要求观测值误差是随机的,而GLMM则要求误差值并非随机,而是呈一定分布的。举个例子,我们认为疗效可能与服药时间相关,但是这个相关并不是简简单单的疗效随着服药时间的变化而改变。更可能的是疗效的随机波动的程度与服药时间有关。比如说,在早上10:00的时候,所有人基本上都处于半饱状态,此时吃药,相同剂量药物效果都差不多。但在中午的时候,有的人还没吃饭, 有的人吃过饭了,有的人喝了酒,结果酒精和药物起了反应,有的人喝了醋,醋又和药物起了另一种反应。显然,中午吃药会导致药物疗效的随机误差非常大。这种疗效的随机误差(而非疗效本身)随着时间的变化而变化,并呈一定分布的情况,必须用广义线性混合模型了。

因为rank返回的是“数值秩”,也就是说这个矩阵“非常接近于一个秩为5的矩阵”原始数据大约在10^3量级,如果满秩的话行列式应该大致在10^18量级,所以这里的行列式已经基本上是舍入误差了,和rank的结果是一致的

R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。

vector:向量

numeric:数值型向量

logical:逻辑型向量

character;字符型向量

list:列表

data.frame:数据框

c:连接为向量或列表

length:求长度

subset:求子集

seq,from:to,sequence:等差序列

rep:重复

NA:缺失值

NULL:空对象

sort,order,unique,rev:排序

unlist:展平列表

attr,attributes:对象属性

mode,class,typeof:对象存储模式与类型

names:对象的名字属性

字符型向量 nchar:字符数

substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串

paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串,还可以将对象自动转换为字符串再相连,另外还能处理向量。

strsplit:连接或拆分

charmatch,pmatch:字符串匹配

grep,sub,gsub:模式匹配与替换

complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数

factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子

table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数

dev.new() 新建画板

plot()绘制点线图,条形图,散点图.

barplot( ) 绘制条形图

dotchart( ) 绘制点图

pie( )绘制饼图.

pair( )绘制散点图阵

boxplot( )绘制箱线图

hist( )绘制直方图

scatterplot3D( )绘制3D散点图.

par()可以添加很多参数来修改图形

title( ) 添加标题

axis( ) 调整刻度

rug( ) 添加轴密度

grid( ) 添加网格线

abline( ) 添加直线

lines( ) 添加曲线

text( ) 添加标签

legend() 添加图例

+, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif

1、round() #四舍五入

例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整数位

round(x, 2) #保留两位小数

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)

例:略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例:xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max,min,pmax,pmin:最大最小值

range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数

abs,sqrt:绝对值,平方根

log, exp, log10, log2:对数与指数函数

sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数

sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数

beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积

polyroot:多项式求根

poly:正交多项式

spline,splinefun:样条差值

besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数

deriv:简单表达式的符号微分或算法微分

array:建立数组

matrix:生成矩阵

data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵

lower.tri:矩阵的下三角部分

mat.or.vec:生成矩阵或向量

t:矩阵转置

cbind:把列合并为矩阵

rbind:把行合并为矩阵

diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵

aperm:数组转置

nrow, ncol:计算数组的行数和列数

dim:对象的维向量

dimnames:对象的维名

rownames,colnames:行名或列名

%*%:矩阵乘法

crossprod:矩阵交叉乘积(内积)

outer:数组外积

kronecker:数组的Kronecker积

apply:对数组的某些维应用函数

tapply:对“不规则”数组应用函数

sweep:计算数组的概括统计量

aggregate:计算数据子集的概括统计量

scale:矩阵标准化

matplot:对矩阵各列绘图

cor:相关阵或协差阵

Contrast:对照矩阵

row:矩阵的行下标集

col:求列下标集

solve:解线性方程组或求逆

eigen:矩阵的特征值分解

svd:矩阵的奇异值分解

backsolve:解上三角或下三角方程组

chol:Choleski分解

qr:矩阵的QR分解

chol2inv:由Choleski分解求逆

><,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():

逻辑运算符 logical:

生成逻辑向量 all,

any:逻辑向量都为真或存在真

ifelse():二者择一 match,

%in%:查找

unique:找出互不相同的元素

which:找到真值下标集合

duplicated:找到重复元素

optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根

if,else,

ifelse,

switch:

分支 for,while,repeat,break,next:

循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。

function:函数定义

source:调用文件 ’

call:函数调用 .

C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。

Recall:递归调用

browser,debug,trace,traceback:程序调试

options:指定系统参数

missing:判断虚参是否有对应实参

nargs:参数个数 stop:终止函数执行

on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算

system.time:表达式计算计时

invisible:使变量不显示

menu:选择菜单(字符列表菜单)

其它与函数有关的还有:

delay,

delete.response,

deparse,

do.call,

dput,

environment ,

formals,

format.info,

interactive,

is.finite,

is.function,

is.language,

is.recursive ,

match.arg,

match.call,

match.fun,

model.extract,

name,

parse 函数能将字符串转换为表达式expression

deparse 将表达式expression转换为字符串

eval 函数能对表达式求解

substitute,

sys.parent ,

warning,

machine

cat,print:显示对象

sink:输出转向到指定文件

dump,save,dput,write:输出对象

scan,read.table,readlines, load,dget:读入

ls,objects:显示对象列表

rm, remove:删除对象

q,quit:退出系统

.First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。

options:系统选项

?,help,help.start,apropos:帮助功能

data:列出数据集

head()查看数据的头几行

tail()查看数据的最后几行

每一种分布有四个函数:

d―density(密度函数),p―分布函数,q―分位数函数,r―随机数函数。

比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:

norm:正态,

t:t分布,

f:F分布,

chisq:卡方(包括非中心)

unif:均匀,

exp:指数,

weibull:威布尔,

gamma:伽玛,

beta:贝塔

lnorm:对数正态,

logis:逻辑分布,

cauchy:柯西,

binom:二项分布,

geom:几何分布,

hyper:超几何,

nbinom:负二项,

pois:泊松

signrank:符号秩,

wilcox:秩和,

tukey:学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,

sort,order,rank与排序有关,

其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。

R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。

cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算

biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图

cancor:典则相关

princomp:主成分分析

hclust:谱系聚类

kmeans:k-均值聚类

cmdscale:经典多维标度

其它有dist,mahalanobis,cov.rob。

ts:时间序列对象

diff:计算差分

time:时间序列的采样时间

window:时间窗

lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析

quo()等价于quote()

enquo()等价于substitute()