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Jackson的生态模型
大家好，我是一名优快云博主，目前正攻读博士研究生学位，专注于全球变化生态学的研究。自加入优快云以来，我始终以满腔热情和不懈的努力，通过撰写博文来分享我的学术探索和实践经验。我的博文内容覆盖了多个领域，包括地理信息系统（GIS）、基于GIS的Python开发、Google Earth Engine的使用、R语言编程以及机器学习等。
我衷心感谢每一位关注、点赞、评论和收藏我的博文的朋友们。正是你们的支持与鼓励，让我在学术道路上更加坚定和自信。展望未来，我计划进一步深化我所热爱的研究领域，不断学习新知，提升自我，并致力于创作更多高质量的内容。同时，我也期待与大家进行更深入的讨论和交流。
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【R语言】基于nls函数的非线性拟合
代码记录立地指数的计算过程，包括了优势树筛选、误差清理、非线性拟合以及结果成图。原创 2024-08-24 14:39:49 · 970 阅读 · 0 评论 -
【R语言】基于多模型的变量重要性图 (Variable Importance Plots)
好久没有更新博客了，正好最近在帮老师做一个项目，里面涉及到了不同环境变量的重要性制图，所以在这里把我的理解进行分享，这应该是大家都可能遇到的问题。笔者水平有限，大家发现什么问题可以给我指出。变量重要度图(Variable importance plots)可以非常直观的展示各个变量在模型中的重要度，从而可以更好的理解和解释所建立的模型。原创 2024-08-22 22:56:36 · 2003 阅读 · 0 评论 -
【反者道之动，弱者道之用】统计学中的哲理——回归均值 Regression to the mean
回归均值(Regression toward the Mean/Regression to the Mean)指的是如果变量在其第一次测量时是极端的，则在第二次测量时会趋向于接近平均值的现象。在金融学中， 回归均值是指股票价格无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。 根据这个理论，股票价格总是围绕其平均值上下波动的。原创 2024-06-26 11:14:10 · 1029 阅读 · 0 评论 -
【R语言】数据可视化分析和统计检验——线性和线性混合效应模型
最近听了北京理工大学王蓓老师关于R语言的讲座，受益匪浅，现在把自己学习的内容和收获进行记录和分享。原创 2024-06-16 15:31:10 · 2109 阅读 · 0 评论 -
R语言数据处理（四）
从指定文件夹中读取所有 .xlsx 文件，并提取每个文件中特定行和列的数据，然后将这些数据合并到一个最终的数据框中，最后将合并后的数据写入新的 .xlsx 文件中。原创 2024-05-26 21:27:50 · 800 阅读 · 0 评论 -
R语言：多值提取到点
dataset中使用的采样点为度分表的小数形式，然而所需要提取的Bio数据为投影坐标系，所以这里需要为dataset采样点定义一个相同的投影坐标系，才能实现采样。原创 2024-03-07 19:52:53 · 1128 阅读 · 2 评论 -
R语言：箱线图绘制（添加平均值趋势线）
今天有时间把之前使用过的一些代码和大家分享，其中箱线图绘制我认为是非常有用的一个部分。之前我是比较喜欢使用origin进行绘图，但是绘制的图不太好看，并且需要进行不断调整，不太方便，所以开始使用R语言进行绘制。原创 2024-02-05 15:37:32 · 2557 阅读 · 0 评论 -
R语言：栅格序列逐像元相关性分析
【代码】R语言：栅格序列逐像元相关性分析。原创 2024-01-23 14:30:51 · 2337 阅读 · 1 评论 -
R语言：利用biomod2进行生态位建模
在这里主要是分享一个不错的代码，喜欢的可以慢慢研究。我看了一遍，觉得里面有很多有意思的东西，供大家学习和参考。原创 2023-11-19 19:21:52 · 2711 阅读 · 2 评论 -
随机森林算法（Random Forest）的二分类问题
数据一共包含了35723个样本，214个特征，选择其中前1000个样本进行模型构建（数据太大，这样更快一些）。查看一下数据分布情况，是不是符合一定的规律，如正态性之类的。数据集分割为训练集和测试集。选择ntree为90即可。选择mtry=5即可。原创 2023-10-24 16:43:28 · 1938 阅读 · 2 评论 -
记录：R语言生成热图（非相关性）
今天解决了一个困扰了我很久的问题，就是如何绘制不添加相关性的热图。一般绘制热图是使用corrplot包画相关性图，但是这样有一个前提，就是输入的数据集必须进行相关性分析。那么如果我不需要进行相关性分析，而是直接绘制能够反应数值大小的热图呢？原创 2023-10-12 22:04:07 · 1232 阅读 · 0 评论 -
R语言数据处理（三）
R语言：实现nc文件转换为tif格式文件，常用于全球遥感图层的转换。原创 2023-06-13 18:01:09 · 1413 阅读 · 1 评论 -
使用R语言进行方差分析（ANOVA、ANCOVA）（一）
方差分析是检验多个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有影响。它的优点是可以增加分类的可靠性。如果要研究4个总体的均值那么要两两比较需要比较6次，如果每次犯第一类错误的概率都是0.05，那么随着实验次数的增多会增大犯错误的概率。一般来说，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增大(并非均值真的存在差别)，而方差分析就是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。原创 2023-04-16 13:23:27 · 9952 阅读 · 1 评论 -
R语言处理表格数据（二）
第二弹主要内容：1、批量修改excel列名并合并；2、分组计算excel数据；3、格式转换；4、数据合并，插入新列；5、遍历文件夹并对每个xlsx文件进行求和操作；原创 2023-03-29 14:56:24 · 1973 阅读 · 1 评论 -
R语言处理表格数据（一）
第一弹主要内容：1. Excel数据首尾相接合并成一个向量（一列）；2. 批量合并数据表；3. Excel表数据关联，提取数据；4. 获取Excel表里指定列名的所有数据并保存；5. 数据格式转换；6. excel表格中生成重复数据；7. 表格数据按列合并。原创 2023-03-25 14:54:19 · 6020 阅读 · 0 评论 -
R语言：使用randomForestExplainer理解随机森林
这个星期花了大量的时间在做关于随机森林方面的学习，自己也试着编写相关的代码，来实现需求。前几天和老师交流后，觉得应该做一个多个因素的交互作用，比如三个或者更多，但是进过多种尝试，试了很多函数、R包、以及用python来编写，但是一直都没能成功，花了大概几天的时间，确实感觉按照目前的能力来说，还无法实现。于是，尝试着用双因子进行交互，这方面randomForest还是很快就能实现的，所以现在把自己学到的一个新的包记录一下，如果您了解这方面的内容，或者对随机森林的交互作用有自己的见解，咱们可以进行交流。原创 2023-03-14 16:30:16 · 2757 阅读 · 2 评论 -
Biomod2 （下）：物种分布模型建模
最终生成的文件为individual_projections，该文件夹中包括.img、.xml两种数据格式，其中包括很多算法如，等多种模型 ，这类似于一个集成算法，集合多个模型，求取模型的平均值，以得出一个更好的模型。首先需要安装biomod2包：install.packages(“biomod2”)原创 2023-03-04 21:35:39 · 4669 阅读 · 2 评论 -
Biomod2 （上）：物种分布模型预备知识总结
物种分布模型（species distribution model, SDM）又称环境生态位模型、生境适宜度模型、潜在生境分布模型，通过算法对物种分布信息和环境变量数据进行定量分析，从而估计物种生存所需的温度、降水、土壤、植被等环境条件, 模拟物种潜在的地理分布以及全球气候变化对物种分布的影响, 是生态学、生物地理学、进化生物学、保护生物学中常用的一种研究方法。原创 2023-03-01 19:55:08 · 4703 阅读 · 4 评论 -
R语言绘图：实现数据点的线性拟合，进行显著性分析（R-squared、p-value）、添加公式到图像
在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）原创 2023-02-26 17:51:41 · 3083 阅读 · 0 评论 -
随机森林算法（Random Forest）R语言实现
随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能，因此，随机森林也被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。原创 2023-02-25 14:57:34 · 17747 阅读 · 48 评论 -
R语言实现可理解的随机森林模型（Random Forest）——iml包
机器学习模型通常可以很好地进行预测，但无法解释，iml包提供了用于分析任何黑匣子机器学习模型的工具。原创 2023-02-20 23:56:56 · 3563 阅读 · 0 评论