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来自专栏拓端tecdat
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化
GAMLSS-RS iteration 1: Global Deviance = 448.1315 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = 448.1315 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = 390.7803 GAMLSS-RS iteration 3: Global Deviance = 391.396 GAMLSS-RS iteration 4: Global Deviance = 391.3996 GAMLSS-RS iteration 5: Global Deviance = 391.3965 iteration 1: Global Deviance = 362.943 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = 359.1257 GAMLSS-RS 这个模型被拟合为 GAMLSS-RS iteration 1: Global Deviance = 492.7247 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance =
1.2K10编辑于 2023-03-27
来自专栏拓端tecdat
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据
GAMLSS-RS iteration 1: Global Deviance = 448.1315 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = 448.1315 iteration 2: Global Deviance = 390.7803 GAMLSS-RS iteration 3: Global Deviance = 391.396 GAMLSS-RS iteration 4: Global Deviance = 391.3996 GAMLSS-RS iteration 5: Global Deviance = 391.3965GAMLSS-RS 1: Global Deviance = 362.943 GAMLSS-RS iteration 2: Global Deviance = 359.1257 GAMLSS-RS iteration 3: Global Deviance = 359.229 GAMLSS-RS iteration 4: Global Deviance = 359.2342 GAMLSS-RS iteration
1.4K60编辑于 2023-09-07
来自专栏气象学家
广义线性模型从水文建模到绘图，看这一篇就够了！
下图展示GAMLSS模型对螺山站径流的良好拟合。下图展示GAMLSS 进行非平稳建模。 Wang, Y., Peng, T., He, Y., Singh, V. Attribution analysis of non-stationary hydrological drought using the GAMLSS framework and an improved
10810编辑于 2026-03-25
来自专栏脑机接口
Nature：人类一生中的脑图形态变化
正常大脑生长发育参考标准研究人员使用基于位置、尺度和形状的广义加法模型(GAMLSS)创建了人类寿命的大脑图表。具体研究方法为，将GAMLSS模型拟合到大脑的四个主要组织体积的结构性磁共振成像数据上。图1：人脑图表人类大脑的扩张和萎缩研究人员使用了GAMLSS建模方法评估了全脑范围内（平均皮质厚度和总表面积）和34个皮质区域（如图2所示）。
1.1K30编辑于 2022-09-22
来自专栏科技记者
R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-3）
基于零膨胀的βGAMLSS（位置，比例和形状的通用加性模型）：开发了用于分析微生物组相对丰度数据的方法GAMLSS-BEZI。它使用GAMLSS-BEZI来估计组之间的相对丰度的对数（比值比）以及随机效应和固定效应荟萃分析模型，以汇总估计值及其标准误差，从而评估整个微生物组研究的异质性和整体效果。基于模拟研究，此软件包的作者陈述了它的三个优点：首先，GAMLSS-BEZI通过零膨胀的beta分布直接和适当地解决了微生物组相对丰度数据的分布；其次，与使用反正弦平方根变换的线性模型相比，它在检测组之间的相对相对丰度方面具有更好的功效 metamicrobiomeR使用零膨胀的βGAMLSS进行微生物组相对丰度数据分析，并使用随机和固定效应模型进行跨研究的荟萃分析（Ho and Li 2018）。
3.6K13发布于 2021-01-26
来自专栏arXiv每日学术速递
统计学学术速递[7.15]
and beyond 标题：M5竞争不确定性：过度分散、分布预测、GAMLSS及以后作者：Florian Ziel 机构：University of Duisburg-Essen 链接：https GAMLSS框架允许使用低维分布进行灵活的概率预测。通过对负二项分布的位置和尺度参数的建模，说明了GAMLSS方法如何应用于M5竞争数据。最后，我们讨论了分布式建模的软件包及其缺点，如R包gamlss及其扩展包，以及（深层）分布式预测库，如TensorFlow Probability。 The GAMLSS framework allows flexible probabilistic forecasting using low dimensional distributions. We illustrate, how the GAMLSS approach can be applied for the M5 competition data by modeling the location
68540发布于 2021-07-27
来自专栏arXiv每日学术速递
金融/语音/音频处理学术速递[11.8]
我们通过结合基于位置形状和规模的广义加性模型（GAMLSS）和一类有序回归的回归模型来解决这些问题。这些模型将构成我们分析网络风险损失过程的频率和严重性的基础。 of regression models based on the class of Generalised Additive Models for Location Shape and Scale (GAMLSS
41020发布于 2021-11-17
Nature mental health：连接身体与心理健康的大脑、生活方式和环境途径
第一步是使用广义加性模型（GAMLSS）为每个身体表型建立年龄和性别特定的正常参考范围（中位数和百分位数），这些表型来自身体和生理评估以及血液和尿液检测。尽管存在其他正常建模方法，但由于其在建模非线性轨迹方面的稳健性和灵活性，本文使用了GAMLSS。
69910编辑于 2025-02-16
来自专栏脑电信号科研科普
PNAS：横断面和纵向绘制人类脑图
图1 研究设计1.1 规范的模型使用位置、尺度和形状广义加性模型(GAMLSS)框架 (按性别和地点分层)建立作为年龄函数的规范参考范围，用于i)全脑横切面GMV、皮质厚度(CTh)、表面积(SA)和分数各向异性
47020编辑于 2023-08-20
来自专栏Urlteam
机器学习各语言领域工具库中文版汇总
frbs – frbs：用于分类和回归任务的基于模糊规则的系统 GAMBoost – GAMBoost：通过基于可能性的增强的广义线性和加性模型 gamboostLSS – gamboostLSS：GAMLSS
3K11发布于 2019-11-27
全生命周期的功能连接变化：一项横断面研究
为了进一步探索和说明我们数据中的趋势，我们用 R 中的“gamlss”包和“NO”系列生成了每次比较中一些最重要连接的轨迹图形表示。
30510编辑于 2025-03-03

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据

广义线性模型从水文建模到绘图，看这一篇就够了！

Nature：人类一生中的脑图形态变化

R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-3）

统计学学术速递[7.15]

金融/语音/音频处理学术速递[11.8]

Nature mental health：连接身体与心理健康的大脑、生活方式和环境途径

PNAS：横断面和纵向绘制人类脑图

机器学习各语言领域工具库中文版汇总

全生命周期的功能连接变化：一项横断面研究

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