matlab自相关代码通过符号回归进行生态发现 通过符号回归揭示复杂生态动力学的代码回购 陈以泽，Marco Tulio Angulo和Liu Yang-Yu 被BioEssays接受，2019（作为封面故事），第41卷，第12期 动机 了解复杂生态系统的动态是维持和控制它们的必要步骤。 然而，逆向工程生态系统动力学仍然具有挑战性，这主要是因为生态系统可能会采用非常广泛的动力学类别，这使得选择合适的模型结构来应用参数推论方法具有挑战性。 在这里，我们建议通过符号回归来缩小这种差距，这是一种机器学习方法，可以从时间数据中自动对模型结构和参数进行逆向工程。 关于发现的生态动力学的一些结果 在这里，我们显示了一些生成的样本以及样本的自相关 语言和依存关系 我们使用Matlab来实现该算法。 具体来说，我们使用开源Matlab包在符号回归算法中启用了多基因搜索。

这一讲主要介绍 Logistic regression的推导和广义线性模型，以及从广义线性模型推导出其他的很多概率分布。

岭回归代码加注释详解，附longley数据集------Ridge Regression

多元线性回归以及数据拟合

DHARMa - 层次模型的残差诊断 “DHARMa”包使用基于模拟的方法为拟合（广义）线性混合模型创建易于解释的缩放（分位数）残差。 当前支持的是来自“lme4”（类“lmerMod”、“glmerMod”）、“glmmTMB”、“GLMMadaptive”和“spaMM”的线性和广义线性（混合）模型、广义加法模型（来自“mgcv”的“gam”）， 'glm'（包括来自 'MASS' 的 'negbin'，但不包括准分布）和 'lm' 模型类。 此外，也可以处理外部创建的模拟，例如来自诸如“JAGS”、“STAN”或“BUGS”之类的贝叶斯软件的后验预测模拟。 所得残差被标准化为 0 到 1 之间的值，并且可以直观地解释为线性回归的残差。 该软件包还为典型的模型错误指定问题提供了许多绘图和测试函数，例如过度/不足分散、零膨胀以及残余空间和时间自相关。 获得 DHARMa 从克兰 DHAR

10.1 Linear过程 10.1.1 简单操作入门 10.1.1.1 界面详解 10.1.1.2 输出结果解释 10.1.2 复杂实例操作 10.1.2.1 分析实例 10.1.2.2 结果解释 10.2 Curve Estimation过程 10.2.1 界面详解 10.2.2 实例操作 10.3 Binary Logistic过程 10.3.1 界面详解与实例 10.3.2 结果解释 10.3.3 模型的进一步优化与简单诊断 10.3.3.1 模型的进一步优化 10.3.3.2 模型的简单诊断 　 回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。

airbnb-nyc回归分析 在此存储库中，我分析了纽约市的airbnb列表，并使用了一个简单的线性回归模型来预测租金。 您可以检出kaggle链接，以防笔记本文件无法在GitHub上加载。

应用回归分析(Applied Regression Analysis), 作者Norman R. Draper

INLA表示是集成嵌套拉普拉斯近似，是一种适合广泛的贝叶斯模型的方法。

svr算法matlab代码Pattern_Regression_Matlab Matlab代码用于支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析以及交叉验证，以评估预测能力。 另请参阅此处的代码。 如果您使用这些代码，将不胜感激引用我们的相关论文。 Zaixu Cui, Gaolang Gong, The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features, (2018), NeuroImage, 178: 622-37 Zaixu Cui, et al., Individualized Prediction of Reading Comprehension Ability Using Gray Matter Volume, (2018), Cerebral Cortex, 28(5):1656–72 Zaixu Cui, et al., Indivi