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GWAS分析中一般线性模型GML中snp的回归系数r2的计算
001、plink计算 root@PC1:/home/test# ls gwas_test.map gwas_test.ped root@PC1:/home/test# plink --file gwas_test --assoc 1> /dev/null root@PC1:/home/test# ls gwas_test.map gwas_test.ped plink.log plink.qassoc root@PC1:/home/test# head plink.qassocPython线性回归应用举例
在发电场中电力输出（PE）与温度（AT）、压力（V）、湿度（AP）、压强（RH）有关。 （1）利用线性回归分析命令，求出其之间的线性回归关系数向量（包括常数项）和拟合优度 （2）AT=28.4,V=50.6,AP=1011.9,RH=80.54 预测PE值 1、读取数据，确定自变量x、因变量y import pandas as pd data = pd.read_excel('发电场数据高斯牛顿法
一、介绍 高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method)是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法，该法使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模多重共线性是如何影响回归模型的
在机器学习面试中经常会被问到的一个问题是，特征如果存在多重共线性时为什么不能估计出最佳回归系数？本篇文章算是这个问题的标准答案 多重共线性是什么? 当回归模型中的自变量之间高度相关时，存在多重共线性。 例如，如果你的模型包括2个变量，即工作经验年数和工资，那么在你的模型forest-森林图：分组回归系数可视化
全文阅读：forest-森林图：分组回归系数可视化| 连享会主页 目录 1. 问题背景2. Stata 实例 2.1 Stata 外部命令介绍2.2 Stata 实例参考文献 1. 问题背景 绘制森林图可以帮我们直观地展现不同系数的大小和显著性，便于我们比较不同系数的相对大小关系 例如下图研究中国新型农村社【数模】回归分析算法
目录 一、相关性分析与回归分析 二、最小二乘法 三、回归性检验 （1）F检验 （2）t检验 （3）r检验 四、回归系数的置信区间 五、常用的目标函数及其线性化方法 （1）一元线性/非线性 （2）多元线性回归 （3）回归性检验与预测 （4）逐步回归分析 六、matlab命令 七、总结 一、相关性分析与回归分析【机器学习】岭回归（Kernel Ridge Regression）
概述 岭回归，又叫吉洪诺夫正则化，是由Hoerl和Kennard于1970年提出的是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归法。岭回归实际上是一种改良的最小二乘估计法，具有L2正则化的线性最小二乘法。回归算法的，本质就是为了解决一个线性方程，而标准估计方法是普通的最小二乘法的线性回归岭回归和lasso回归
回归的进一步扩展 1.引入2.lasso回归的使用 1.引入 在多元线性回归模型中估计回归系数使用的是OLS，但同时还也有异方差和多重共线性的影响。回归中关于自变量的选择大有门道，变量过多时可能会导致多重共线性问题造成回归系数的不显著，甚至造成OLS估计的失效。 岭回归和lasso线性回归 python小样例
线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 horse=0.0015*annualSalary-0.99*hoursListeningToPulicRadio 这就是所谓的回归方程，其中的0.0015和-0.99称作回归系数， 求这些MATLAB之线性回归方程模型
1.确定回归系数的点估计值： b = regress(Y,X) 2.求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型： [ b , bint , r , rint , stats ] = regress （ Y , X , alpha) bint : 回归系数的区间估计 r : 残差 rint ：置信区间 stats ：用于检验回归模型的统计量，有三个数值：相关系数r的平方、数学建模7 多元线性回归分析
1、回归思想 相关性（不是因果性） Y：因变量，常常是我们需要研究的核心变量，分为连续值型，0-1型，定序变量，计数变量，生存变量 X：自变量（解释变量） 回归分析：研究x和y之间的相关性的分析，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过x去预测y的目的。 回归分析的目的： 1.变量选择，识别重要变量（逐步回归法SPSS-回归
1、一元回归 一元线性回归分析、多元线性回归分析 【一元线性回归分析】 已经某变量取值，如果想要用它得到另一个变量的预测值 自变量或预测变量、因变量或标准变量 1. 目的：根据某自变量取值得到因变量的预测值 2. 所需数据： 因变量（连续变量）+自变量（连续变量、二分变量育种值 表型值 回归系数 相关系数 遗传力之间的关系
假定表型值由均值+育种值+残差 yi=μ+ai+ϵi y_i = \mu + a_i + \epsilon_iyi=μ+ai+ϵi 表型值 VS 育种值 他们之间的相关系数 cor(y,a)=Cov(y,a)Var(y)∗Var(a) cor(y,a) = \frac{Cov(y,a)}{\sqrt{Var(y)*Var(a)}}cor(y,a)=Var(y)∗Var(a)Cov(y,a) 其中: Cov(y,a)Logistic回归
1、介绍 Logistic回归主要用于二分类。属于监督学习算法的一种。 2、过程 1）logistic sigmoid函数 其具体公式为： 下图给出了其图像： 当x为0时，其函数值为0.5，随着x的增大，对应的函数值会逼近于1；随着x的减少，其值会趋于0.当横坐标刻度足够大时，其看上去会像一个阶跃函数。 采用该函数进行机器学习之线性回归、岭回归、Lasso回归
1、回归算法分类算法的目标值是标称型数据，而回归的目标变量是连续型数据，主要包括线性回归，岭回归，lasso回归，前向逐步回归。 2、线性回归线性回归主要用于处理线性数据，结果易于理解，计算复杂度不高，但是处理不了非线性数据。线性回归用最适直线(回归线)去建立因变量Y和一个或多个自