排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用_朱源
广义线性模型在社会科学中的应用研究
广义线性模型在社会科学中的应用研究广义线性模型（Generalized linear model，缩写为GLM）是一种常用的统计分析模型，广泛应用于社会科学领域的数据分析中。
本文将介绍广义线性模型的定义、构成及应用，并结合实例深入探讨该模型在社会科学中的应用研究。
一、广义线性模型的定义和构成广义线性模型是一种可广泛使用的数学模型，其主要目的是将反应变量与解释变量建立联系，并通过建立最佳拟合函数，预测和分析反应变量。
GLM与线性回归分析相似，但它允许在解释变量和反应变量之间建立非线性关系，因此可以发现线性回归模型无法发现的关系。
GLM的主要组成部分包括:反应变量、解释变量、矩阵X和一个非线性函数g()。
二、广义线性模型的应用1. 分类模型广义线性模型最常用于有二元反应变量的数据，例如分类数据。
例如，它可以用来建立一个二元指示器模型，以确定两个类别之间的关系。
该模型可用于识别两种制度之间关系的因素，如一个国家的政治形势。
2. 计数模型广义线性模型还可以与计数数据配合使用。
例如，在社会科学中，研究人员可能会使用计数来记录政策实施的次数、事件发生的频率或各种社会现象的数量，如贫困率、犯罪率等等。
GLM的计数模型能够处理响应方差不稳定且需满足非负要求的计数数据。
例如，研究员可以使用计数模型来评估决策对某些社会现象的影响和进一步预测这些现象可能出现的次数。
3. 连续变量模型广义线性模型也可以用于处理连续变量的数据。
例如，在社会科学中，研究人员可能会使用连续变量记录特定事件的数量或相关变量，如时间、资金等。
这些模型变量经常出现在经济学研究中，如收入、产量、就业、生产等。
三、实例分析在社会科学应用中的GLM，不仅包括单一概率模型、计数模型等，还有插值、回归分析等高级统计分析模型。
以下是一个实例分析，展示了如何使用广义线性模型来探索我们感兴趣的某些社会现象。
1. 健康和收入变量之间的关系假设我们关注的是人们的健康和收入变量之间的关系。
分子生物学课程教学讲义 朱玉贤
分子生物学课程教学讲义朱玉贤第一讲序论二、现代分子生物学中的主要里程碑分子生物学是研究核酸、蛋白质等所有生物大分子的形态、结构特征及其重要性、规律性和相互关系的科学，是人类从分子水平上真正揭开生物世界的奥秘，由被动地适应自然界转向主动地改造和重组自然界的基础学科。
当人们意识到同一生物不同世代之间的连续性是由生物体自身所携带的遗传物质所决定的，科学家为揭示这些遗传密码所进行的努力就成为人类征服自然的一部分，而以生物大分子为研究对像的分子生物学就迅速成为现代社会中最具活力的科学。
从1847年Schleiden和Schwann提出\细胞学说\，证明动、植物都是由细胞组成的到今天，虽然不过短短一百多年时间，我们对生物大分子--细胞的化学组成却有了深刻的认识。
孟德尔的遗传学规律最先使人们对性状遗传产生了理性认识，而Morgan的基因学说则进一步将\性状\与\基因\相耦联，成为分子遗传学的奠基石。
Watson和Crick所提出的脱氧核糖酸双螺旋模型，为充分揭示遗传信息的传递规律铺平了道路。
在蛋白质化学方面，继Sumner在1936年证实酶是蛋白质之后，Sanger利用纸电泳及层析技术于1953年首次阐明胰岛素的一级结构，开创了蛋白质序列分析的先河。
而Kendrew和Perutz利用X 射线衍射技术解析了肌红蛋白（myoglobin）及血红蛋白（hemoglobin）的三维结构，论证了这些蛋白质在输送分子氧过程中的特殊作用，成为研究生物大分子空间立体构型的先驱。
1910年，德国科学家Kossel第一个分离了腺嘌呤，胸腺嘧啶和组氨酸。
1959年，美国科学家Uchoa第一次合成了核糖核酸，实现了将基因内的遗传信息通过RNA翻译成蛋白质的过程。
同年，Kornberg实现了试管内细菌细胞中DNA的复制。
1962年，Watson（美）和Crick（英）因为在1953年提出DNA的反向平行双螺旋模型而与Wilkins共获Noble生理医学奖，后者通过X射线衍射证实了Watson-Crick模型。
广义线性模型在生物数据分析中的应用
广义线性模型在生物数据分析中的应用生物数据分析是指生物学中大数据的处理和分析，其广泛应用于生物信息学、生物统计学、生物数据科学等领域。
在大量生物学实验和研究中，生物学家使用统计学的方法收集大量数据，然后对数据进行分析和解释。
其中，广义线性模型是数据分析的常用方法之一。
广义线性模型（Generalized Linear Models，GLM）是一种广泛应用于生物数据分析中的数学模型，它与线性回归模型紧密相关，是一种带参数估计的统计模型。
GLM将一般的线性回归的假设条件（即正态误差）放宽至更广泛的情况下，通常假设响应变量是由一组对数连接函数和一个单位分布函数组成的。
GLM的模型类型包括了二项式分布、正态分布、泊松分布和柏努力分布等常见分布类型。
在生物数据分析中，GLM更多地被用于解决分类和回归问题。
举个例子来说，如果一个生物学家想学习不同基因的表达模式，他们可以收集不同细胞类型和不同时间点的RNA测序数据，并将数据存储在一个矩阵中，然后根据GLM进行分析和解释。
在这种情况下，GLM通常用于识别基因的表达模式，以及探究不同因素对表达模式的影响。
GLM的分析模式通常比常规的线性回归模型更灵活，因为它可以容纳更多的变量类型。
然而，这种灵活性也使得GLM在数据处理和解释方面的挑战更小。
通常，为了使 GLM能够有效地解释生物数据，生物学家需要在进行分析前对数据进行适当的预处理，例如将数据进行标准化，或者通过恰当的插值方法填充缺失数据，然后使用GLM进行分析。
除了在基因表达模式的分析方面，广义线性模型在多种生物数据分析中都有广泛的应用。
其中，包括生存分析、复杂网络分析、蛋白质定量和代谢组学分析等领域。
在生存分析中，生物统计学家根据患者的临床数据和死亡数据，使用GLM来预测其生存率。
在这种情况下，GLM被用来估计不同协变量对患者存活率的影响。
在复杂网络分析中，GLM被用来分析基因趋向于连接成什么形状的网络。
同时，GLM也被应用于蛋白质定量和代谢组学分析等领域中，以识别在蛋白质积累或代谢途径过程中依赖特定变量的重要基因。
广义线性混合模型在生态学研究中的应用
广义线性混合模型在生态学研究中的应用生态学是研究生物和环境的相互关系的一门科学。
而在生态学研究中，数据往往具有非常复杂的结构。
在研究过程中，我们需要进行统计分析来探究有意义的关系和趋势。
传统的统计方法往往无法处理这种非线性和非独立的数据结构。
而广义线性混合模型（GLMM）就是一种能够解决这一问题的统计模型。
GLMM是线性混合模型（LMM）的扩展。
它将线性模型与广义线性模型相结合，同时具有线性随机效应和非线性固定效应。
它可以很好地应用于生态学研究中复杂的数据结构，如重复测量、群体效应和截取数据等。
在生态学研究中，我们通常面对的是非独立的数据，即同一实验单元可能会被多次观察到。
例如，在植物或动物行为的研究中，我们可能会在不同时间或不同环境条件下记录它们的行为。
这就意味着我们需要考虑实验单元之间的相关性。
同时，在生态学研究中，我们往往需要使用诸如逻辑回归和泊松回归等的广义线性模型，来处理非正态和离散的响应变量。
广义线性混合模型能够很好地结合这些模型，并且广义线性模型实质上是广义线性混合模型的特例。
除此之外，生态学研究中还具有许多其他因素，比如空间效应和种群效应。
这些效应通常被捕获在固定或随机效应中。
使用广义线性混合模型可以高效地估计这些效应，从而探究生物和环境之间的关系。
举个例子，让我们来考虑一些在生态学研究中应用广义线性混合模型的实际案例。
周一，一个研究人员想研究植物生长和环境温度之间的关系。
但是，在实验中，他发现同一个植物可能会产生不同的生长速度，这就导致了重复和相关的数据。
为了解决这个问题，他使用广义线性混合模型，将温度作为因变量，考虑到重复测量。
他还加入了等级1（随机）和等级2（固定）效应，分别表示了植物之间和环境之间的变异。
通过对模型的解释，研究人员得出结论，环境温度与植物生长之间存在显著的关系，并且确定了在何种条件下植物的生长速度最快。
另一个例子是，一个生态学家研究了影响考拉栖息地选择的因素。
广义线性模型的推广及应用
广义线性模型的推广及应用广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）是统计学中一种重要的模型，它将线性模型推广到了更广泛的情况下，可以处理非正态分布的响应变量。
在实际应用中，广义线性模型被广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等。
本文将介绍广义线性模型的推广及其在实际应用中的具体案例。
## 一、广义线性模型的基本概念广义线性模型是由Nelder和Wedderburn于1972年提出的，它是线性模型的一种推广形式。
在传统的线性模型中，假设因变量服从正态分布，而在广义线性模型中，因变量的分布可以是指数分布族中的任意一种分布，如正态分布、泊松分布、二项分布等。
广义线性模型的基本形式如下：$$g(E(Y)) = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... +\beta_pX_p$$其中，$g()$是连接函数（link function），用于将因变量的均值与自变量的线性组合联系起来；$E(Y)$表示因变量的期望；$\beta_0, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_p$是模型的系数；$X_1, X_2, ..., X_p$是自变量。
## 二、广义线性模型的推广### 1. 权重广义线性模型（Weighted GLM）在一些实际应用中，观测数据的方差可能不相等，此时可以使用权重广义线性模型来处理这种情况。
权重广义线性模型通过赋予不同观测数据不同的权重，来更好地拟合数据。
在权重广义线性模型中，模型的似然函数被修改为考虑到每个观测数据的权重，从而得到更准确的参数估计。
### 2. 分层广义线性模型（Hierarchical GLM）分层广义线性模型是将广义线性模型与分层模型相结合的一种形式。
在分层广义线性模型中，模型考虑了数据的层次结构，将数据分为不同的层次，并在每个层次上建立广义线性模型。
这种模型适用于具有多层次结构的数据，能够更好地捕捉数据之间的相关性。
广义线性模型及其在统计学中的应用
广义线性模型及其在统计学中的应用广义线性模型是统计学中一个重要的模型，可以用来建立响应变量与解释变量之间的关系，它是线性模型的一种推广形式。
该模型的应用范围十分广泛，可以用于分类、回归、时间序列分析等多个领域。
一、广义线性模型的定义广义线性模型是基于分布族以及链接函数的概率论模型，可以用来描述解释变量对响应变量的影响。
该模型通过将响应变量转化为一组线性预测器的和，并通过一个链接函数将这个和映射到一个合适的响应变量上，从而建立响应变量与解释变量之间的关系。
广义线性模型中假设响应变量的分布属于指数分布族，该分布族仅包含正态分布、泊松分布、二项分布等概率分布。
二、广义线性模型的组成部分广义线性模型由三部分组成：随机部分、线性预测部分和链接函数。
1.随机部分：随机部分是广义线性模型中的响应变量Y的概率分布，可以假设Y服从指数分布族中的某款分布，如正态分布、泊松分布等等。
2.线性预测部分：线性预测部分是用来建立解释变量和响应变量之间的关系。
假设我们有p个解释变量，那么线性预测部分就可以表示为：η = β_0 + β1x1 + β2x2 + ...+ βpxp其中，η代表了Y的总体期望值的线性预测，βi是解释变量xi 的系数。
3.链接函数：链接函数用于将线性预测部分的计算结果映射到响应变量Y的值上，使得Y的值与线性预测部分保持一致。
由于不同的概率分布族需要采用不同的链接函数，因此广义线性模型的链接函数是根据分布族来确定的。
例如，对于二项分布，采用的是logit函数作为链接函数，而对于泊松分布，采用的是对数链接函数。
三、广义线性模型的应用广义线性模型在统计学中的应用十分广泛，这里简单介绍一下它在分类和回归中的应用。
1.分类在分类问题中，广义线性模型可以通过二项分布来描述响应变量Y的分布。
例如，在疾病诊断中，我们可以将疾病的结果分为两种情况：患病与未患病。
假设我们有一些特征来描述每个患者，如年龄、性别、体重等，我们可以使用广义线性模型来预测每个患者是否患病。
园艺植物育种学 园艺植物栽培学 设施园艺学
《园艺植物育种学、园艺植物栽培学与设施园艺学》一、引言园艺植物育种学、园艺植物栽培学和设施园艺学都是园艺学的重要分支，在园艺业中起着不可或缺的作用。
这三个学科在园艺植物的培育、繁衍和生长中各司其职，共同构成了园艺学的核心。
本文将从深度和广度两个方面，对这三个学科进行全面评估，以便读者加深对园艺学的认识和理解。
二、园艺植物育种学1. 基本概念园艺植物育种学是指利用遗传学、分子生物学和生物技术等原理，对园艺植物进行良种选育和改良的学科。
其目的是培育出高产、优质、抗逆性强的新品种，满足市场和消费者的需求。
2. 主要内容（1）遗传资源的收集和分类：园艺植物育种学需要对不同的遗传资源进行收集和分类，并进行基因型和表型的鉴定，以便选取适合育种的亲本。
（2）育种方法和技术：通过杂交育种、突变育种、基因工程等技术手段，实现对园艺植物的育种改良。
（3）新品种选育和推广：经过长期的育种工作，新品种将进行选育和推广，为园艺业的发展提供新的动力。
3. 个人观点园艺植物育种学是园艺学中非常重要的一个学科，它为园艺业的发展提供了不竭的动力。
通过育种改良，我们可以培育出更加适应不同环境和气候条件的新品种，从而丰富了植物的种类，也为园林绿化和农业生产提供了更多的选择。
三、园艺植物栽培学1. 基本概念园艺植物栽培学是研究如何栽培和管理各种园艺植物，使其获得最佳的生长、发育和产量的学科。
它是园艺生产的基础，涉及到植物生理、土壤学、气象学等多个学科的知识。
2. 主要内容（1）适地选择和土壤改良：栽培学需要根据园艺植物的生长习性和栽培要求，选择合适的种植地点，并进行土壤改良，提供良好的生长环境。
（2）栽培管理和技术：包括种植密度、施肥、灌溉、病虫害防治等技术手段，以保证植物的生长和产量。
（3）园艺植物栽培的新技术：如保护地栽培、水培、田间管理技术等，推动着园艺生产的现代化和高效化。
3. 个人观点园艺植物栽培学是园艺生产的基础，栽培的质量和产量直接关系到园艺业的经济效益和可持续发展。
数量生态学(第二版)第9章排序
所有排序方法都是基于一定的模型之上，这种模型反映植物种和环境之间的关系 以及在某一环境梯度上的种间关系。最常用的关系模型有两种：一种是线形模型 （linear model），另一种是非线性模型（non-linear model）。
线性模型包括直线和曲线线性关系，其含义是某个植物种随着某一环境因子的变 化而呈线性变化或叫线性反应（linear response）。这样的模型所反映的种间关系也是 线性关系（如图 9. 3a~d）。大量的研究表明，植物种和环境间的关系多数情况下不是 线性关系，而是非线性关系。非线性模型一般是指二次曲线模型，最著名的生态关系 模型是高斯模型（Gaussian model）或叫高斯曲线（Gaussian curve）（见第 3 章）。高 斯模型是正态曲线，含义是某个植物种的个体数随某个环境因子值的增加而增加。当 环境因子增加到某一值时，植物种的个体数达到最大值，此时的环境因子值称为该种 的最适值（optimum）；随后当环境因子值继续增加时，种的个体数逐渐下降，最后消 失。高斯模型已得到不少生态实验的证实（Austin 和 Austin 1980，Zhang 1991）。非 线性模型所反映的种间关系复杂化，如图 9.3e~f 所示，它决定于每个种在环境梯度上 所处的位置。
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一、 简单排序方法
1.加权平均排序 加权平均排序（Weighted average）是最早的排序方法，也是最简单的排序方法。
它是沿着某一线性序列排列样方（Dale 1975），这一线性序列反映某一环境梯度。该 方法只有一维排序坐标，计算简单，可给出直观的结果。早在 20 世纪 40 年代末就有 人开始使用（Whittaker 1948，Ellenberg 1950），后经多位学者使用和改进。它的基本 思路是样方排序坐标值是种类观测值的加权平均：
周云龙植物学考研题库
周云龙植物学考研题库周云龙教授是中国植物学领域的著名学者，其植物学考研题库为许多考研学生提供了宝贵的学习资源。
以下是周云龙植物学考研题库的相关内容，供参考：植物学基础知识1. 植物的分类依据主要包括哪些方面？2. 描述植物细胞的基本结构及其功能。
3. 植物的光合作用过程及其重要性是什么？植物的形态与结构1. 植物的根、茎、叶分别具有哪些功能？2. 植物的花、果实和种子在植物繁殖中扮演什么角色？3. 简述植物的生命周期。
植物的生理学1. 植物如何通过蒸腾作用调节水分平衡？2. 植物的光周期现象及其对植物生长的影响是什么？3. 植物的激素如何影响植物的生长和发育？植物的生态学1. 描述植物在生态系统中的作用。
2. 植物如何适应不同的生态环境？3. 植物多样性对生态系统的重要性是什么？植物的遗传学1. 植物遗传学研究的主要内容有哪些？2. 描述植物的基因表达调控机制。
3. 植物的基因工程在现代农业中的应用。
植物的分类学1. 植物的分类系统有哪些？2. 描述一些主要植物门的特点。
3. 植物的进化关系如何通过分类学研究得到揭示？植物的保护与利用1. 当前植物面临的主要威胁有哪些？2. 植物保护的策略和方法是什么？3. 植物资源的可持续利用对环境保护的意义。
结束语植物学是一门研究植物生命现象、结构、功能、分类、遗传、进化以及与环境相互作用的科学。
通过学习植物学，我们不仅能够更好地理解植物在自然界中的作用，还能够为植物资源的保护和可持续利用提供科学依据。
希望本题库能够帮助考研学生深入理解植物学知识，为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
MolPlant华中农大章元明教授团队在关联分析方法学研究中取得突破性进展
MolPlant华中农大章元明教授团队在关联分析方法学研究中取得突破性进展2022年2月20日，华中农业大学植物科技学院章元明教授团队在植物学领域著名期刊Molecular Plant上发表了题为“A compressed variance component mixed model for detecting QTNs, and QTN-by-environment and QTN-by-QTN interactions in genome-wide association studies”的研究论文，报道了关联分析方法学研究的突破性进展。
DOI:/10.1016/j.molp.2022.02.012全基因组关联分析是在自然群体中将标记基因型与复杂性状表型关联以挖掘复杂性状基因的方法，在动物、植物、林木和人类遗传中广泛应用。
在QTN检测中，虽然关联群体标记基因型通常有AA、Aa 和aa三种基因型，应该估计加性与显性两种效应，但是目前的几乎所有方法只估计等位基因替代效应，导致效应估计混杂和多基因背景控制不全面。
在QTN×环境互作（QEI）和QTN×QTN互作（QQI）检测中，除上述问题外，还存在可供利用的方法十分有限，导致了作物关联分析几乎是单环境数据分析或多环境BLUP值分析，少见QEI和QQI的应用研究报道。
在QTN检测中，新提出的压缩方差组分混合模型首先估计标记基因型效应，同时标记基因型效应多基因背景代替加性与显性多基因背景。
然后，将这些基因型效应估计值剖分为QTN的加性与显性效应。
在全基因组扫描时，这种方法既显著减少了方差组分数目又避免了在同一模型中编码加性与显性效应。
将这种思想延伸至QEI和QQI检测，即首先估计标记基因型与环境的组合效应或2个标记的基因型组合效应，同时将组合效应多基因背景代替相应主效及其互作效应多基因背景。
然后，将这些组合效应估计值剖分为相应的主效及其互作效应。
朱兆良与现代植物营养学
02
现代植物营养学理论体系
植物营养学基本概念
植物营养学定义
植物营养学是研究植物对养分吸收、转运、转化和利用的科学。
养分与植物生长
植物生长需要各种必需养分，如氮、磷、钾、钙、镁等。
土壤养分与植物健康
土壤中的养分是植物生长的基础，缺乏或过量都会影响植物健康。
植物对养分吸收与利用机制
养分吸收方式
植物通过根系吸收土壤中 的养分，主要方式有主动 吸收和被动吸收。
土壤平衡
他提出了土壤养分平衡的概念和方法，通过调整土壤中各种养分的含量和比例 ，实现土壤养分的平衡供给，为提高作物产量和品质提供了理论依据。
植物对微量元素需求及作用机制
微量元素需求
朱兆良教授研究了植物对微量元素的吸收和利用，揭示了不同植物对微量元素的 种类和需求量的差异，为合理施肥提供了科学依据。
理论指导实践
朱兆良教授注重理论指导实践，通过深入实践探索，不断完善和丰富植物营养学理论。
实践验证理论
朱兆良教授通过实践验证理论，不断修正和完善理论，为现代植物营养学的发展提供了有力支持。
对后辈学者影响和启示
学术影响
朱兆良教授的学术思想和研究成果对后 辈学者产生了深远的影响，为现代植物 营养学的发展提供了重要的学术支撑。
应用推广
他积极推广新型肥料的应用，通过与 农业生产实践相结合，为农民提供科 学施肥的技术指导和咨询服务，推动 农业生产的可持续发展。
04
现代植物营养学在农业生产中 应用
提高作物产量与品质
合理施肥
通过科学施肥，为作物提供所需 的营养元素，促进作物生长，提 高产量。
改善品质
通过调整施肥方案，可以改善作 物的品质，提高农产品的营养价 值和市场竞争力。
排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用_朱源
排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用＊朱 源 康慕谊＊＊(北京师范大学资源学院中国生态资产评估研究中心环境演变与灾害教育部重点实验室,北京100875)摘 要 排序和广义线性模型(Generalized Linear M odel ,G LM )与广义可加模型(Goneralized AdditiveM odel ,GAM )是研究植物种与环境间关系的重要方法。
基于线性模型的排序方法应限定于环境梯度较短的植被数据,而基于单峰模型的排序方法更适用于梯度较长的情况。
PCA 、CA /RA 系列和CCA 系列是常用的排序方法。
同时进行环境数据和植被数据分析的CCA 系列,能清楚地得出植物种与环境间的关系。
CCA 改进后的DCCA 和PCCA ,是现今较理想的排序方法。
G LM 和G AM 实质上是用环境变量的高阶多项式来拟合植物种与环境变量的关系。
G LM 和G AM 扩展了植物种与环境变量之间的关系模型,能深入地探讨植物种与环境间的关系。
G LM 主要是模型决定的,而GAM 主要取决于原始数据。
一般来说,排序能得出研究区域的主要环境梯度,提供了物种聚集和植物群落的概略描述。
G LM 与GA M 对于深入研究单个植物种与环境间的关系具有优势。
在实际研究中,两种方法结合使用能互补不足。
关键词 植物种-环境模型,排序方法,广义线性模型与广义可加模型,方法比较中图分类号 Q948 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2005)07-0807-05Application of ordination and GLM /GAM in the research of the relationship betw een plant species and envi -ronm ent .ZHU Yuan ,KA NG M uyi (China Ecological Assessment Research Center ,Key Laboratory of Envi -ronmental Change and N atural Disaster ,Minisitry of Education ;College of Res ources Science and Technolo -gy ,Beijing N ormal University ,Beijing 100875,China ).Chinese Journal of Ecolo gy ,2005,24(7):807～811.O rdination and G LM /GA M are bo th impor tant methods to explore the relationship between plant species and environment .G enerally ,ordination methods ,based on linear model ,are suitable fo r dealing w ith the vegetatio n w ithin a comparatively shor t environmental g radient ,w hile those based on unimodal model are more suitable for tackling with the vege tation distributing along a lo nger gradient .PCA ,CA /RA series and CCA series are the most commonly used o rdination methods .Involving the environmental data in the analy sis ,CCA series could demonstrate the relationship between plant species and enviro nment clearly .After modification ,DCCA and PCCA are considered to be ideal ordination methods at present .Essentially ,General Linear Mo del (G LM )and General A dditive M odal (G AM )w ere using the hig h pow er poly nomials of environmental variables to fit the response of plant species to environment .So ,the models for delineating the relationship be tw een species and environment have been enhanced throug h the introductio n of G LM and GAM in recent y ears .G LM is ba -sically driv en by model ,while GAM is more driv en by data .In compariso n ,o rdination can obtain the main en -vironmental g radient and provide the g eneral information of species assembling and plant community in the study area .G LM and GAM have advantages in probing deeply into the relationship between plant species and environment .In practice ,the two kinds of methods can yield better results w hen used in combination .Key words species -environment model ,ordinatio n ,G LM and GAM ,methods comparison .＊国家自然科学基金资助项目(40271047和40371043)。
排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用
排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用朱源;康慕谊【期刊名称】《生态学杂志》【年(卷),期】2005(24)7【摘要】排序和广义线性模型(GeneralizedLinearModel,GLM)与广义可加模型(GoneralizedAdditiveModel,GAM)是研究植物种与环境间关系的重要方法。
基于线性模型的排序方法应限定于环境梯度较短的植被数据,而基于单峰模型的排序方法更适用于梯度较长的情况。
PCA、CA/RA系列和CCA系列是常用的排序方法。
同时进行环境数据和植被数据分析的CCA系列,能清楚地得出植物种与环境间的关系。
CCA改进后的DCCA和PCCA,是现今较理想的排序方法。
GLM和GAM实质上是用环境变量的高阶多项式来拟合植物种与环境变量的关系。
GLM和GAM扩展了植物种与环境变量之间的关系模型,能深入地探讨植物种与环境间的关系。
GLM主要是模型决定的,而GAM主要取决于原始数据。
一般来说,排序能得出研究区域的主要环境梯度,提供了物种聚集和植物群落的概略描述。
GLM与GAM对于深入研究单个植物种与环境间的关系具有优势。
在实际研究中,两种方法结合使用能互补不足。
【总页数】5页(P807-811)【关键词】植物种-环境模型;排序方法;广义线性模型与广义可加模型;方法比较【作者】朱源;康慕谊【作者单位】北京师范大学资源学院中国生态资产评估研究中心环境演变与灾害教育部重点实验室【正文语种】中文【中图分类】Q948【相关文献】1.广义线性模型在大学英语四级考试通过率研究中的应用 [J], 王娜;李关民2.惩罚广义线性模型在遗传关联研究中的应用及R软件实现术 [J], 张俊国;刘丽;李丽霞;张敏;郜艳晖3.广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展 [J], 卢志义;刘乐平4.广义线性模型在市场研究中的应用 [J], 刘静5.基于多重填补的广义线性模型在肾脏疾病研究中的应用 [J], 王威因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
6 孟生旺：广义线性模型—发展与应用
b(m + 1) = b(m ) + (X ⅱ + 2l *A SA)- 1[X ⅱ (y - m + l *A S 2I ] WX WG )
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GLM的推广 与应用 的推广
• 分布假设的推广
– 过离散：
• 混合泊松分布：泊松-逆高斯，泊松-对数正态
– 零膨胀：
• 零膨胀模型
– 长尾：
• 对数正态，帕累托
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• 模型比较 模型比较：信息准则
A IC = − 2 l + 2 p B IC = − 2 l + p ln( n )
– AIC或BIC的值越小越好。 – 误差平方和的比较？
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GLM的优缺点 的优缺点 • 优点：
– 统计检验 – 处理相关性和交互作用（见下页） – 现成软件
• 缺点：
– 无法处理加法和乘法的混合模型 – 参数模型，函数形式有限 – 寻找交互项：耗时
yij p q ∑ nij α i f ( ) αi ˆ β j = f −1 i ∑ nij pα i q i
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应用案例
• 来源： Ismail et al.(2007) 和Cheong et al.(2008) • 马来西亚车险汇总数据
分类变量 保障类型 水平 综合险 非综合险 国内 国外 男性个人 女性个人 商务 0至1年 2至3年 4至5年 6年以上 中部 北部 东部 南部 东马
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广义线性模型的拟合结果比较
29
回归树的结果
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模型的误差平方和比较
模型 线性回归 回归树 泊松-逆高斯回归 负二项回归 泊松回归 神经网络（1个神经元） 神经网络（2个神经元） 神经网络（3个神经元） 误差平方和 参数个数 （SSE） 11 11 12 12 11 13 25 37 19.08 16.76 15.08 14.73 13.04 12.30 5.85 5.11 类R2 0.7274 0.7606 0.7846 0.7896 0.8138 0.8242 0.9165 0.9270
软件人情感控制广义模型
软件人情感控制广义模型
宁淑荣;艾冬梅;班晓娟;曾广平;涂序彦
【期刊名称】《北京科技大学学报》
【年(卷),期】2007(29)4
【摘要】借鉴大系统控制论中广义模型化方法,建立了软件人情感控制的广义模型. 提出了行为受理智和情感共同控制的观点. 从功能上将软件人情感控制模型划分为感觉模型、思维模型和行为模型,并给出了感觉模型、思维模型、行为模型三者之间的关系模型以及思维模型和行为模型两者之间的关系模型.
【总页数】4页(P438-441)
【作者】宁淑荣;艾冬梅;班晓娟;曾广平;涂序彦
【作者单位】北京科技大学信息工程学院,北京,100083;北京科技大学应用与科学学院,北京,100083;北京科技大学信息工程学院,北京,100083;北京科技大学信息工程学院,北京,100083;北京科技大学信息工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.“软件人”在游戏AI中的模型构建及其协调控制模型的研究 [J], 付军;郑军
2.广义模型智能仿真软件人 [J], 涂序彦
3.个体软件人情感控制模型研究 [J], 宁淑荣;班晓娟;艾冬梅;曾广平;涂序彦
4.岗位需求视角下地方高校应用型本科软件人才实践能力模型化研究 [J], 任培花
5.排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用 [J], 朱源;康慕谊
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广义可加模型累计解释举例说明
广义可加模型累计解释举例说明广义可加模型是一种统计学方法，用于解释一个因变量与多个自变量之间的关系。
这种模型的基本思想是将因变量的取值分解为自变量的线性组合和误差项的和。
在实际应用中，这种模型被广泛用于回归分析、方差分析、多元分析和时间序列分析等领域。
1. 其他自变量：除了入学前的数学成绩，还有哪些自变量可能对学生的GPA产生影响，例如学生的性别、种族、家庭收入、学习习惯等。
这些自变量应该被纳入模型中，以更准确地预测学生的GPA。
2. 变量间的相互作用：不同自变量之间是否存在相互作用，即某些自变量的效应是否取决于其他自变量的取值？入学前的数学成绩对于GPA的影响是否取决于学生的性别？3. 模型误差：模型中是否存在未确定的误差项，即某些因素对学生的GPA产生影响，但是这些因素无法被测量或者被纳入到模型中？在考虑以上因素后，你可以开始构建广义可加模型来分析数据。
这个模型可以表达为：GPA = β0 + β1 × 入学前数学成绩+ β2 × 性别+ β3 × 家庭收入+ β4 × 学习习惯 + εβ0表示截距，β1到β4表示对应自变量的系数，ε表示误差项。
这个模型用于解释GPA与入学前数学成绩、性别、家庭收入和学习习惯之间的关系。
接下来，我们来逐步解释这个模型。
截距项β0表示当所有自变量的取值都为0的时候，GPA的期望值。
尽管所有学生的数学成绩都不为0，但这个截距项对于模型的解释仍然是必要的，因为它是微观模拟中产生的误差项的结果。
入学前数学成绩的系数β1表示每个数学单位对于GPA的影响。
如果β1为正，那么数学成绩越高，GPA也越高；如果β1为负，则数学成绩越高，GPA越低。
性别、家庭收入和学习习惯的系数β2、β3、β4表示在控制入学前数学成绩变化下，这些自变量对于GPA的影响。
如果β2为正，那么女生的GPA平均值比男生高（当其他自变量保持不变的情况下）。
误差项ε表示模型无法解释的错误因素，例如年龄、健康状况、个性等。
线性代数环境科学中的应用
线性代数环境科学中的应用12环境工程1班 李磊 卢春明 汪泽洋实验目的：大学数学是自然科学的基本语言，是应用模式探索现实世界物质运动机理的主要手段。
学习数学的意义不仅仅是学习一种专业的工具而已。
初等的数学知识、学习线性代数数学建模、函数模型的建立及应用，作为变化率的额倒数在几何学、物理学、经济学中的应用，抛体运动的数学建模及其应用，最优化方法及其在工程、经济、农业等领域中的应用，逻辑斯谛模型及其在人口预测、新产品的推广与经济增长预测方面的应用，网络流模型及其应用，人口迁移模型及其应用，常用概率模型及其应用，等等。
线性代数中行列式 实质上是又一些竖直排列形成的数表按一定的法则计算得到的一个数。
早在1683年与1693年，日本数学家关孝和与德国数学家莱布尼茨就分别独立的提出了行列式的概念。
之后很长一段时间，行列式主要应用与对现行方程组的而研究。
大约一个半世纪后，行列式逐步发展成为线性代数的一个独立的理论分支。
1750年瑞士数学家克莱姆也在他的论文中提出了利用行列式求解线性方程组的著名法则——克莱姆法则。
随后1812年，法国数学家柯西发现了行列式在解析几何中的应用，这一发现机器了人们对行列式的应用进行探索的浓厚兴趣。
如今，由于计算机和计算软件的发展，在常见的高阶行列式计算中，行列式的数值意义虽然不大，但是行列式公式依然可以给出构成行列式的数表的重要信息。
在线性代数的某些应用中，行列式的只是依然非常重要。
模型简介：例：有甲、乙、丙三种化肥，甲种化肥每千克含氮70克，磷8克，钾2克；乙种、 化肥每千克含氮64克，磷10克，钾0.6克；丙种化肥每千克含氮70克，磷5克，钾1.4克．若把此三种化肥混合，要求总重量23千克且含磷149克，钾30克，问三种化肥各需多少千克？ 解：题意得方程组依千克、、各需设甲、乙、丙三种化肥３２,1x x x⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++.304.16.02,1495108,23321321321x x x x x x x x x ,527-=D 此方程组的系数行列式8127581321-=-=-=D D D ，，又 由克莱姆法则，此方程组有唯一解：3=x １;52=x ;.153=x 即甲乙丙三种化肥各需 3千克 5千克 15千克、矩阵实质上就是一张长方形的数表，无论是在日常生活中还是科学研究中，矩阵是一种非常常见的数学现象。
一种模型模拟结果的统计检验方法
一种模型模拟结果的统计检验方法周继华;来利明;郑元润【摘要】Statistical validation has rarely been conducted to examine the consistency between observed data and the output of ecological models, although such validation is critical for determining the goodness-of-fit of such models. Based on the statistical principle of whether two regression models can be combined, a statistical method is proposed for validating ecological models. In the method, a linear regression is fit to observed ( x-axis) and modeled ( y-axis) data, then tested for significant differences in slope and intercept from the line y=x. A case study shows that the method could be used to validate ecological models.%模拟结果的准确性是衡量生态学模型是否成功的关键，但采用统计学方法判别模型模拟结果与观察值相符程度的报道较少。
根据两个直线回归方程能否合并为一个方程的统计学检验方法，提出了通过检验观察值与模拟值直线回归方程和1∶1直线方程截距与斜率是否相同，进而在统计显著水平上判断生态学模型模拟值与观察值一致性的统计学检验方法。
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排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用＊朱 源 康慕谊＊＊(北京师范大学资源学院中国生态资产评估研究中心环境演变与灾害教育部重点实验室,北京100875)摘 要 排序和广义线性模型(Generalized Linear M odel ,G LM )与广义可加模型(Goneralized AdditiveM odel ,GAM )是研究植物种与环境间关系的重要方法。
基于线性模型的排序方法应限定于环境梯度较短的植被数据,而基于单峰模型的排序方法更适用于梯度较长的情况。
PCA 、CA /RA 系列和CCA 系列是常用的排序方法。
同时进行环境数据和植被数据分析的CCA 系列,能清楚地得出植物种与环境间的关系。
CCA 改进后的DCCA 和PCCA ,是现今较理想的排序方法。
G LM 和G AM 实质上是用环境变量的高阶多项式来拟合植物种与环境变量的关系。
G LM 和G AM 扩展了植物种与环境变量之间的关系模型,能深入地探讨植物种与环境间的关系。
G LM 主要是模型决定的,而GAM 主要取决于原始数据。
一般来说,排序能得出研究区域的主要环境梯度,提供了物种聚集和植物群落的概略描述。
G LM 与GA M 对于深入研究单个植物种与环境间的关系具有优势。
在实际研究中,两种方法结合使用能互补不足。
关键词 植物种-环境模型,排序方法,广义线性模型与广义可加模型,方法比较中图分类号 Q948 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2005)07-0807-05Application of ordination and GLM /GAM in the research of the relationship betw een plant species and envi -ronm ent .ZHU Yuan ,KA NG M uyi (China Ecological Assessment Research Center ,Key Laboratory of Envi -ronmental Change and N atural Disaster ,Minisitry of Education ;College of Res ources Science and Technolo -gy ,Beijing N ormal University ,Beijing 100875,China ).Chinese Journal of Ecolo gy ,2005,24(7):807～811.O rdination and G LM /GA M are bo th impor tant methods to explore the relationship between plant species and environment .G enerally ,ordination methods ,based on linear model ,are suitable fo r dealing w ith the vegetatio n w ithin a comparatively shor t environmental g radient ,w hile those based on unimodal model are more suitable for tackling with the vege tation distributing along a lo nger gradient .PCA ,CA /RA series and CCA series are the most commonly used o rdination methods .Involving the environmental data in the analy sis ,CCA series could demonstrate the relationship between plant species and enviro nment clearly .After modification ,DCCA and PCCA are considered to be ideal ordination methods at present .Essentially ,General Linear Mo del (G LM )and General A dditive M odal (G AM )w ere using the hig h pow er poly nomials of environmental variables to fit the response of plant species to environment .So ,the models for delineating the relationship be tw een species and environment have been enhanced throug h the introductio n of G LM and GAM in recent y ears .G LM is ba -sically driv en by model ,while GAM is more driv en by data .In compariso n ,o rdination can obtain the main en -vironmental g radient and provide the g eneral information of species assembling and plant community in the study area .G LM and GAM have advantages in probing deeply into the relationship between plant species and environment .In practice ,the two kinds of methods can yield better results w hen used in combination .Key words species -environment model ,ordinatio n ,G LM and GAM ,methods comparison .＊国家自然科学基金资助项目(40271047和40371043)。
＊＊通讯作者收稿日期:2004-09-12 改回日期:2004-11-191 引 言植物种与环境间的关系是植被生态学研究的重要内容之一[3,15～18]。
植物种的空间分布与环境之间存在密切的关系,这是比较公认的一点。
但是,环境以何种方式影响植物种,在多大程度上决定植物种的空间分布格局,以及植物种对于环境做出何种反应,这些问题仍然是研究的热点。
其中一个重要的原因就是,自然界植被分布格局的成因相当复杂。
排序(ordination )是植被生态学研究的重要手段之一。
植物种排序可用于解释植物种的空间分布及其与环境的关系。
排序是基于“植被连续体”的假设,即植被的连续变化一般与环境变量的连续变化一生态学杂志Chinese Journal of Ecology 2005,24(7):807～811 致。
通过排序,植物种排列在多维空间中,排序轴(即空间的“维”)能够反映一定的生态梯度,每个植物种是该空间的一个点。
排序的目的就是要得出影响植物种和植物群落分布的主要环境梯度,即排序轴。
排序图上空间距离越近的植物种,其所处的环境也越相似。
排序方法基于的模型常用的有线性和单峰模型两种[8,9]。
2 常用排序方法概述2.1 早期的排序方法排序的概念最早是指用一、两个环境梯度去排列植物群落。
早期如加权平均排序(weig hted aver-age)、极点排序(polar o rdination)等方法的计算一般比较简单、易行,而且能得出直观且较真实的结果。
但是数学基础不够严密,考虑的环境变量较少,主观的影响较大等原因限制了这些方法在更大范围内的应用[31]。
2.2 主分量分析主分量分析(Principal Components Analysis, PCA)是一种完全基于植被数据而不考虑环境数据的排序方法,具严格的数学基础,基于线性模型,去除了主观影响。
PCA中的主分量(即排序轴)是各属性数据的线性组合。
原始数据中的非线性关系会使PCA分析出现误差,故PCA的运用应限定在变异较小的数据,即较短的环境梯度。
可将PCA的排序轴与环境变量进行相关分析,用以间接地解释植物种的空间分布及其与环境间的关系。
但如果排序轴与环境变量的相关较小,解释上就比较困难[1,6,7,32～35]。
2.3 对应分析及其衍生系列相对于PCA来说,对应分析/相互平均法(Cor-respo ndence Analysis/Reciprocal Averaging,CA/RA)基于单峰模型,更符合实际,在样地数据较大时尤为如此。
CA/RA在多数情况下会产生“弓形效应”(Arch Effect),“弓形效应”同时产生了“边缘效应”(Edge Effect),即排序空间中植物种间的实际距离被歪曲。
CA/RA对于极端样地和稀有种很敏感,故在CA/RA分析中,极端样地和稀有种最好在分析之前去掉[12,23,36～37]。
为解决CA/RA的“弓形效应”问题,可在CA/RA的基础上加入“除趋势”的步骤,即除趋势对应分析(Detrended Correspondenc e Analy sis,DCA)。
与CA/RA相比,DCA提高了排序精度,与高斯模型更为吻合。
PCA不适用于非线性数据,而DCA既适用于线性数据也适用于非线性数据。
CA/RA和DCA分析完全基于植被数据,所以在分析植物种与环境间关系时,会出现与PCA相同的问题[4,11,15,20,21,25,28]。
2.4 典范对应分析及其衍生系列典范对应分析(Canonical Correspondence Anal-ysis,CCA)需要植被和环境两组数据。
CCA的排序轴与环境变量的线性组合相关,从而能直接地研究植物种、植物群落和环境变量之间的关系[5,10,22,29,30,38～40]。
为解决CCA的“弓形效应”问题,可加入“除趋势”的步骤,即除趋势典范对应分析(Detrended Canonical Correspondence Analy sis,DC-CA)。
当“弓形效应”不明显时,CCA和DCCA的排序结果相似。
当数据中的环境变量较多时,“除趋势”对于CCA并非最佳。