–reml-alg 0 # AI算法,默认算法–reml-alg 1 # EM算法

时间: 2025-04-05 13:05:03 浏览: 30
### 不同REML算法选项的区别及应用 #### REML算法概述 限制最大似然估计(Restricted Maximum Likelihood, REML)是一种用于估算方差成分的方法,在遗传学研究中广泛应用于量化基因组关系矩阵(GRM)。GCTA软件提供了两种不同的REML实现方式,分别通过`--reml-alg 0`和`--reml-alg 1`指定,默认情况下使用的是`--reml-alg 0`。 #### `--reml-alg 0` (默认算法) 该算法基于标准的数值优化技术来求解REML目标函数的最大值。它通常适用于大多数数据集,并具有较高的稳定性和收敛速度。然而,对于某些复杂的数据结构或大规模数据集,可能需要较长的时间才能完成计算[^1]。 ```bash gcta --grm relationship --reml-alg 0 --out reml_results_default ``` 上述命令展示了如何利用默认算法执行REML分析的过程。 #### `--reml-alg 1` (EM算法) 期望最大化(Expectation-Maximization, EM)算法提供了一种替代方案来进行REML参数估计。相比默认算法,EM算法的特点在于其迭代过程更加稳健,尤其适合处理含有较多噪声或者初始猜测较差的情况。尽管如此,它的主要缺点是在每一步更新过程中涉及额外的操作,这可能导致整体运行时间显著增加[^2]。 ```bash gcta --grm relationship --reml-alg 1 --out reml_results_em ``` 此脚本说明了采用EM算法实施REML运算的具体操作流程。 #### 应用场景对比 当面对常规规模且质量良好的输入文件时,推荐优先考虑效率更高的默认方法即`--reml-alg 0`;而对于那些存在异常值干扰或是难以达到快速收敛状态的情形,则可以尝试切换至更为可靠的EM版本也就是设置为`--reml-alg 1`模式下工作。
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帮我检查一下这个代码,告诉我这些生成的图分别代表什么意思,怎么解读# 广义加性模型(GAM)完整代码模板 # 功能:分析LST与TEM/BD/RD的非线性关系 # -------------------------- ### 1. 加载包与检查环境 if (!require("mgcv")) install.packages("mgcv") # 确保mgcv包已安装 library(mgcv) ### 2. 数据读取与预处理 # 读取数据(注意文件路径和编码) tryCatch( { data <- read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/08102710001.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8") cat("数据读取成功!\n") }, error = function(e) { stop("文件读取失败,请检查路径或文件名是否为0810.csv") } ) # 检查关键变量是否存在 required_vars <- c("LST_0810", "TEM", "BD", "water", "green", "RD", "JZ", "road_DIST", "NDVI", "water_DIST", "Green_DIST") if (!all(required_vars %in% colnames(data))) { stop("数据列名缺失或与TEM/BD/RD不匹配") } # 删除缺失值(按需替换为插补方法) data_clean <- na.omit(data) cat("删除缺失值后剩余", nrow(data_clean), "条有效数据\n") library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=LST_0810)) + geom_histogram(bins=30, fill="skyblue") + theme_bw() ### 3. 构建GAM模型 # 全变量平滑模型(默认自由度) model <- gam( TEM ~ s(LST_0810) + s(BD) + s(road_DIST) + s(water_DIST) + s(NDVI) + s(RD) + s(green) + s(JZ) + s(water) + s(Green_DIST), # 所有自变量施加平滑 data = data_clean, method = "REML", # 推荐参数估计方法 family = gaussian() # 适用于连续型因变量 ) ### 4. 模型诊断与解读 # 模型摘要(关注显著性和解释力) cat("----- 模型摘要 -----\n") print(summary(model)) # 诊断残差与模型假设(需观察图形是否合理) cat("\n----- 模型诊断 -----\n") gam.check(model) ### 5. 可视化效应曲线 # 生成各变量的平滑效应图(含残差) cat("\n----- 效应可视化 -----\n") par(mfrow = c(2, 2)) # 设置2x2画布 plot(model, pages = 1, residuals = TRUE, all.terms = TRUE) par(mfrow = c(1, 1)) # 恢复默认画布 ### 6. 增强版模型拟合效果图(SCI论文标准) # 生成预测值 data_clean$pred <- predict(model) # 创建基础图形 library(ggplot2) p <- ggplot(data_clean, aes(x = pred, y = TEM)) + # 预测值 vs 实际值 geom_point(alpha = 0.6, aes(color = "观测值"), size = 2.5) + # 半透明散点 geom_abline(slope = 1, intercept = 0, linetype = "dashed", color = "red") + # 1:1参考线 geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = FALSE, aes(color = "拟合线"), size = 1.2) + # 回归趋势线 labs(x = "模型预测温度 (°C)", y = "实测温度 (°C)", title = "GAM模型拟合效果诊断图") + scale_color_manual(name = "图例",

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library(patchwork) library(dplyr) library(tidyverse) library(lme4) library(boot) library(broom) library(writexl) setwd("D:/工作记录/Serum-WuXi/3.Asso_Analysis") load("Merge_data.RData") metals_name <- colnames(Merge_data)[3:17] # 处理可能的零值(避免log(0)) Merge_data <- Merge_data %>% mutate(across(all_of(metals_name), ~ if_else(.x <= 0, 1e-5, .x))) %>% # 替换0或负值为1e-5 mutate(across(all_of(metals_name), log)) # 重新进行log转换 # 标准化金属浓度(解决模型收敛警告) Merge_data <- Merge_data %>% mutate(across(all_of(metals_name), ~ scale(.x)[, 1])) # 均值为0,标准差为1 # 初始化结果存储 results <- data.frame( metal = character(), estimate = numeric(), std_error = numeric(), p_value = numeric(), stringsAsFactors = FALSE ) Merge_data$times <- factor(Merge_data$times) # 循环拟合模型 for (metal in metals_name) { # 构建模型公式 formula <- as.formula( sprintf("Birthweight ~ %s + times + (1 | Sample)", metal) # time作为因子 ) # 拟合模型 fit <- tryCatch( { lmer(formula, data = Merge_data, REML = TRUE) }, error = function(e) { message(sprintf("模型拟合失败(金属:%s): %s", metal, e$message)) return(NULL) }, warning = function(w) { message(sprintf("模型警告(金属:%s): %s", metal, w$message)) return(NULL) # 可选择忽略警告或处理 } ) # 跳过无效模型 if (is.null(fit)) next # 提取系数表 sum_fit <- summary(fit) coef_table <- as.data.frame(sum_fit$coefficients) # 提取目标金属的系数行 metal_row <- coef_table %>% filter(rownames(coef_table) == metal) # 精确匹配行名 # 确保只存在一行结果 if (nrow(metal_row) == 1) { results <- bind_rows(results, data.frame( metal = metal, estimate = metal_row$Estimate, std_error = metal_row$Std. Error, p_value = metal_row$Pr(>|t|), stringsAsFactors = FALSE )) } else { message(sprintf("金属 %s 的系数未找到或存在多个匹配,可能原因:共线性或数据异常", metal)) # 打印当前模型的系数名以调试 message(paste("可用系数:", paste(rownames(coef_table), collapse = ", "))) } } 模型警告(金属:Ti): Model failed to converge with max|grad| = 1.37529 (tol = 0.002, component 1)

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