广义线性模型

这篇《广义线性模型（陈希孺）》讲座挺系统的，主要分为三个部分：建模、统计与模型选择、诊断。它整理了多有价值的内容，适合需要系统学习广义线性模型的朋友。讲座的主要参考资料是 L. Fahrmeir 等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》，内容扎实，深度不错。如果你刚接触这块，读起来会你理清思路。 如果你正在用 SPSS 做回归或者建模，里面的相关文章也实用，像是逐步回归模型的、趋势面模型的建立等，都能帮你更高效地统计数据。另外，如果你需要用 Matlab 做泊松分布验证，也有相应的代码支持

Matlab泊松分布验证代码适用于广义线性模型，支持 '正态'/'伽马'/'inv_gsn'/'泊松'/'二项式' 分布类型，并且兼容 'id'/'log'/'s​​qroot'/'power'/'logit'/'probit'/'recip'/'complog' 等链接函数。该程序基于GLM软件包，修改自Peter Dunn的软件包，无需GLMLAB GUI，输出结果类似于R。此外，软件包还提供额外的拟合度统计量。使用时，需提供X和Y变量结构，每个变量为N x 1列向量，例如：Y.Distance = ... X.Speed = ... X.Time = ... 可选择性地提供权重（结构W）

介绍了一种基于局部线性化模型的广义预测控制 (GPC) 方法，用于控制非线性双罐系统。该方法通过在平衡点附近对非线性系统进行线性化，并利用广义预测控制算法实现对罐体液位的精确控制。Simulink模型中包含了非线性双罐系统的动态模型、S函数控制器以及用于计算GPC系数的函数。 模型文件： TwoTank.mdl: Simulink 模型文件 T2Tank.m: 双罐系统 S 函数文件 T2TankControl.m: 控制器 S 函数文件 GPCcoef.m: 计算 GPC 系数的函数文件 Radial.m: 计算 sign(x)sqrt(|x|) 的函数文件 使用方法： 用户可以

多元线性回归的完整实战项目，适合用 TensorFlow 练手，代码清晰、注释详尽，配套 Jupyter Notebook，边看边跑不费劲，挺适合刚接触机器学习的前端/数据同学。

这是一个简单的示例，展示了如何在R语言中使用广义加性模型（GAM）。

以下是使用Python实现线性规划模型的代码示例。线性规划是一种优化问题的数学方法，通过定义目标函数和约束条件来求解最优解。Python提供了多种库和工具来进行线性规划模型的实现和求解。

线性回归是一种统计建模技术，用于分析多个变量之间的线性关系。它在数据分析、预测和科学探索中有广泛应用。一元线性回归涉及一个自变量和一个因变量，多元线性回归涉及多个自变量。该模型假设因变量可以通过直线近似描述。拟合线性回归通常使用最小二乘法来优化系数，使得预测值与观测值的误差最小化。在MATLAB中，可使用polyfit函数进行线性回归计算。关键指标包括回归系数、t统计量、p值、R-squared和残差标准误差。除了参数，还需检验线性回归的假设，如线性关系、正态性、独立性和方差齐性。

ASReml: 大数据时代的分析利器 ASReml，由澳大利亚NSW Department of Primary Industries的Arthur Gilmour博士开发，是一款强大的统计分析软件，专门用于拟合线性混合模型。它能够高效处理大规模数据集，并通过灵活的混合线性模型和广义线性模型进行分析。 ASReml的功能优势: 多样性状分析: 支持数量性状、阈值性状、分类性状和SNP标记等多种数据类型分析。 全面统计推断: 提供固定效应、随机效应值的预测，显著性检验，遗传参数估计等功能。 应用领域广泛: 广泛应用于林业、渔业、畜牧、农作物和医学等领域的研究。 全基因组选择: 支持全基因组选

当残差服从均值为零的正态分布时，线性模型的响应变量y服从均值为β0+β1x的正态分布。

广义线性支持向量分类机的实战，讲得还挺接地气的，尤其是和 SPSS-Clementine 结合那一块，适合你这种既搞算法又玩可视化工具的朋友。模型训练流程也不绕，直接讲怎么选惩罚参数，怎么优化求解，不烧脑。惩罚参数的选法其实就是调模型对错分样本的容忍度，调大了容易过拟合，调小了泛化好但精度低。建议你先用默认值跑一轮试试，效果不行再慢慢调。支持向量机本身蛮适合做二分类任务，比如客户流失预测、信用卡欺诈检测这类问题，在SPSS-Clementine里还能可视化流程，挺适合快速上手的。如果你平时也用matlab做实验，推荐你看看这个SVM 分类与回归的 matlab 程序，代码不多，但挺实用，尤其是