rstan怎么输出森林图

安装forsetplot程序包。

通过R简单的4行代码，来绘制回归分析结果的森林图，需要安装forsetplot程序包（绘制森林图）和haven程序包（导入SPSS文件）。

（1）plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,

data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001))) # 和线性回归类似，这个plot可以画出岭迹图，lambda=seq(0,0.3,0.001)设置范围和间隔，可以观察岭迹图，人工选择，但是这样主观性较强。

（2）select(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,

data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001))) #利用select 函数找出最优岭参数lambda,会有三个值，任选一个即可。

lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,

data=dat,lambda=0.09)#通过（1）或（2）把选取的lmbda 参数写到岭回归函数中去，在这里lambda=0.09。

1、线性模型~回归分析：【包】：stats 【函数】：lm(formula, data, ...)逐步回归：step(lm(formula, data, ...))回归诊断：influence.measure(lm(formula, data, ...))多重共线性：kappa(XX,exact=T), eigen(XX)自相关检验：一阶：dwtest(y~x) 多阶：bgtest(y~x,order=2,type=”Chisq”)【备注】：1）stats包里的lm()可做多元线形模型，anova.mlm()比较多个多元线形模型，manova()做多元方差分析（MANOVA）。2）sn包的msn.mle()和 and mst.mle()可拟合多元偏正态和偏t分布模型。3）pls包提供偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归；4）ppls包可做惩罚偏最小二乘回归；5）dr包提供降维回归方法，如：片逆回归法(Sliced Inverse Regression)、片平均方差估计(sliced average variance estimation)。6）plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。7）relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。2、logistic回归：【包】：stats 【函数】：glm(formula, family=gaussian,data, ...)注：familybinomial(link = "logit") gaussian(link = "identity") Gamma(link = "inverse") inverse.gaussian(link = "1/mu^2") poisson(link = "log") quasi(link = "identity", variance = "constant") quasibinomial(link = "logit") quasipoisson(link = "log")

3、无监督分类~决策树：【包】：rpart 【函数】：rpart(formula,data, method="class",control=ct,parms=list(prior=c(p,1-p),split="information"))

rpart.plot(fit,branch=1,branch.type=2,type=1,extra=102,shadow.col=”gray”,box.col=”green”,

split.cex=1.2,main=”Kyphosis决策树”) #提供了复杂度损失修剪的修剪方法

printcp(fit):告诉分裂到哪一层，CP，nsplit，rel，error，交叉验证的估计误差（xerror），标准误差（xstd）

prune(fit,cp=fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"])：剪枝函数

【备注】：1）CRAN的 MachineLearning任务列表有对树方法的细节描述。

2）分类树也常常是重要的多元方法，rpart包正是这样的包，

3）rpart.permutation包还可以做rpart()模型的置换（permutation）检验。

4）TWIX包的树可以外部剪枝。

5）hier.part包分割多元数据集的方差。

6）mvpart包可做多元回归树，

7）party包实现了递归分割（recursive partitioning），

8）rrp包实现了随机递归分割。

9）caret包可做分类和回归训练，进而caretLSF包实现了并行处理。

10）kknn包的k-近 邻法可用于回归，也可用于分类。

4、支持向量机：

【包】：e1071，kernlab

【函数】：svm(x_train,y_train,type="C-classification",cost=10,kernel="radial",probability=TRUE,scale=FALSE)

svp=ksvm(x,y,type="C-svc",kernel="rbf",kpar=list(sigma=1),C=1)

5、无监督分类~聚类分析：

【包】：stats

【函数】：系统聚类：hclust(d,method=”complete”,members=NULL)

快速聚类：kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=“Hartigan-Wong”)

距离函数：dist(x,method=”euclidean”,diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)

【备注】：1）CRAN的Cluster任务列表全面的综述了R实现的聚类方法。

2）stats里提供等级聚类hclust()和k-均值聚类kmeans()。

3）cluster包里有大量的聚类和可视化技 术，

4）clv包里则有一些聚类确认程序，

5）e1071包的classAgreement()可计算Rand index比较两种分类结果。

6）Trimmed k-means聚类分析可由trimcluster包实现，

7）聚类融合方法（Cluster Ensembles）由clue包实现，

8）clusterSim包能帮助选择最佳的聚类，

9）hybridHclust包提供一些混合聚类方法。

10）energy包里有基于E统计量的距离测度函数edist()和等级聚类方法hclust.energy()。

11）LLAhclust包提供基于似然（likelihood linkage）方法的聚类，也有评定聚类结果的指标。

12）fpc包里有基于Mahalanobis距离的聚类。

13）clustvarsel包有多种基于模型的聚类。

14）模糊聚类（fuzzy clustering）可在cluster包和hopach包里实现。

15）Kohonen包提供用于高维谱（spectra）或模式（pattern）的有监督和无监督的SOM算法。

16）clusterGeneration包帮助模拟聚类。

17）CRAN的Environmetrics任务列表里也有相关的聚类算法的综述。

18）mclust包实现了基于模型的聚类，

19）MFDA包实现了功能数据的基于模型的聚类。

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