之前介绍过的基于线性模型的方差分析,虽然扩展了方差分析的领域,但是并没有突破方差分析三个原有的假设条件,即正态性.方差齐性和独立性,这其中独立性要求较严格,我们知道方差分析的基本思想其实就是细分,将所有对因变量产生影响的因素逐一摘出,但是如果各观测值之间相互影响,这样在细分影响因素的时候,是很难分出到底是自变量的影响还是观测值之间自己的影响.虽然随机抽样会最大程度的使数据满足独立性,但是有时候这种方法并不奏效,比如随机抽取受访者分析其消费特征,这里就假定所有受访者的之间是相互独立的,然而仔细想想

一般线性模型.混合线性模型.广义线性模型 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.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

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

目录 1. 简介 2. BLUP类模型 3. Bayesian类模型 4. 机器学习 5. GWAS辅助的GS 6. 杂交育种 7. 多性状 8. 长期选择 9. 预测准确性评估 10. GS到植物育种 11. 未来展望 2020年10月张志武老师联合多家单位的大佬撰写的植物GS育种的最新进展,目前还只是预印版(改到第二版).这篇综述涉及到GS在植物领域应用的最新进展,长达48页.不同于其他的综述描写空洞宽泛,这一篇特别对模型方法进行了介绍,正好解决了我的需求.缺点就是可能重点说明了他们自己开发

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析,评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址:http://cnsgenomics.com/software/gcta/).目前GCTA工具可实现以下功能: 1 评估全基因组SNP的亲缘关系(遗传关系) 2 评估全基因组SNP的近交系数 3 评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度 4 评估遗传方差与X-染色体的关联 5 检测遗传方差对X-染色体的剂量补偿效应 6 预测单个个体和单个SNP的全基因组加性遗传效应 7

岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立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法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,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的多少类型可分为线性回归

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

目录 1. 免费开源包/库 1.1 R包 1.2 Python库 2. 成熟软件 3. WEB/GUI工具 前面我们已经介绍了基因组选择的各类模型,今天主要来了解一下做GS有哪些可用的软件和工具.基因组选择处在热门研究阶段,每年都有不少新工具开发出来,可分析的软件非常之多,为了便于大家更加清晰地了解,这里我将它们分为免费开源包/库.成熟软件.WEB/GUI工具三类,用户使用难度依次降低. 1. 免费开源包/库 R和Python语言作为开源软件的代表,在数据分析领域有着不可替代的优势.近几年大部分

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模

目录 什么是基因组选择? 基因组选择技术的发展 基因组选择的原理和流程 基因组选择的模型 基因组选择的展望 参考资料 什么是基因组选择? 基因组选择(Genomic Selection,简称GS)这一概念由挪威生命科学大学的Theo Meuwissen 教授于2001年提出.它是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法,可通过构建预测模型,根据基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行早期个体的预测和选择,从而缩短世代间隔

目录 简介 GS示例代码 简介 R包sommer内置了C++,运算速度还是比较快的,功能也很丰富,可求解各种复杂模型.语法相比于lme4包也要好懂一些. 建议查看文档:vignette("v1.sommer.quick.start") 混合线性模型关键在于协方差结构的建立,有以下几类: 复合对称(Compound Symmetry,CS),所有方差相等,所有协方差也相等,对应于单变量方法.但是对于不同尺度的变量是无意义的. 方差组分(Variance Components),每个方差都

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料

目录 1. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接法 间接法模型 基于间接法的模型改进 3. GS模型比较 模型比较结论 4.问题及展望 文献来源: 尹立林, 马云龙, 项韬, 朱猛进, 余梅, 李新云, 刘小磊, 赵书红. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(2): 233-242. 华中农大赵书红老师于2019年发表在< 畜牧兽医学报>上的综述,主要针对动物. 1. GS概况 2009年

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(

这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值

使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,-,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值高斯分布