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【数据分析】通过混合效应模型、随机森林和分段回归等研究不同因素对变量的影响

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文章目录

    • 介绍
      • 混合效应模型
      • 随机森林
      • 分段回归
    • 加载R包
    • 数据下载
    • 导入数据
    • 函数
    • 数据分析
    • 数据预处理
    • 混合效应模型
    • 随机森林分析
      • 模型构建
      • 偏依赖图（PDP）
    • 分段回归分析
    • 总结
    • 系统信息

介绍

土壤呼吸是生态系统碳循环的关键过程，其速率受多种环境因子影响。本教程将通过混合效应模型、随机森林和分段回归等统计方法，研究不同环境因子对土壤呼吸速率的影响，并寻找潜在的温度阈值。我们将使用R语言进行数据分析，展示如何从数据加载到模型构建和结果解释的完整流程。

混合效应模型

混合效应模型是一种用于处理层次数据或具有随机效应的数据的统计方法。它结合了固定效应和随机效应，能够更好地处理数据中的复杂结构和相关性。原理：

  • 固定效应：表示对所有观测值都相同的效应，例如温度、MAT等环境因子对土壤呼吸速率的影响。
  • 随机效应：表示对不同组（如不同地点）有不同效应的变量，例如地点NAM的随机截距。
  • 模型构建：Rmodel1min <- lmer(Resp ~ Temperature + MAT + CFE + CLC + pH + SOC + (1 | NAM), data = data_Dacal0)

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