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各位高手 请教一下 R软件能做通径分析（路径分析）吗
如果可以的话，请教一下怎么做的呢？谢谢
sas、spss、lisrel、amos的方法我都会了，就是不知道万能的r怎么做通径分析
There are three paths to path analysis in R:&&the SEM the LAVAAN
and the OpenMx approach.&&The first two are R programs.&&The last
accesses the program OpenMx.
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谢谢，能推荐一本这方面的教材吗，最好是有实例的，谢谢
学习一下啊
吴喜之的课件里面有路径分析，很详细。
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三人行必有我师
你好，请问通径分析一般都用什么软件做
通径分析楼主会用MATLAB做吗？其他的做的分享一下，我学习，谢谢指导了。邮箱是
楼主你好，据说是可以做的，但是怎么做我也正在找。
能给我发一份通径分析的matlab代码吗谢谢，谢谢了
http://www.biostatistic.net/thread-.html
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基于R语言的PLS算法的实现解读.pptx 18页
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基于R语言的PLS算法的实现及研究
使用的开发工具
偏最小二乘的设计思想
基于R语言、MATLAB的偏最小二乘的实现
使用的开发工具
R 语言(R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。)
MATLAB(它是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言。它作为一种编程语言和可视化工具,可解决工程、科学计算和数学学科中许多问题。)
偏最小二乘回归法
偏最小二乘
1.数目较少
2.无多重共线性
3.各解释变量与反应变量之间的关系易于解释
1.在自变量存在严重多重共线性时可以进行回归建模；
2.在样本点个数比变量个数(维数)明显过少时可以进行
回归建模；
3. PLS模型可以识别系统信息与噪声；
4. PLS模型中，每一个自变量的回归系数容易解释；
5. PLS最终回归模型中包含原有的所有自变量。
偏最小二乘回归法
算法的设计思想
①两组潜变量分别最大程度承载自变量与因变量的变异信息；
②二者之间的协方差最大化(相关程度最大)。
算法的设计思想
提取多少个主成分最合适？？？
交叉性检验
实例分析（基于MATLAB）
芦荟大黄素
大黄素甲醚
在testpls01.m文件中添加下列几行代码。
%以下计算决定系数的R^2
SST=sum((ppz(:,10)-mu(1,10)).^2);
SSR= sum((ch0+ppz(:,1:9)*xish-mu(1,10)).^2);
RR=SSR/SST;
得到复测定系数为 R^2=0.927
由表可知，当我们主成分取三个，才能更好的拟合方程，拟合结果如下
y=0.9x1+0...0292x4+(-0..0706x6+
(-5...0194x9
实例分析（基于R）
（1）pls包的安装以及载入
>install.packages("pls")
>library(pls)
（2）数据的导入
>C1C2<-read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\data\\data2.csv")
#导入自变量和因变量的样本数据
（3）数据的标准化
X<-scale(C1)
Ypls1<-plsr(Y~X,ncomp=3,validation="
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path-Analysis 使用R语言编写的通径分析算法，含有文档，简单易懂 Mathimatics-Numerical algorithms 数值 /人工智能 238万源代码下载- www.pudn.com
&文件名称: path-Analysis
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: Others
&&文件大小: 7 KB
&&上传时间:
&&下载次数: 0
&&提 供 者:
&详细说明：使用R语言编写的通径分析算法，含有文档，简单易懂-Sizing analysis algorithm, using R language contains documentation, easy to understand
文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
&&path.R&&R语言与通径分析和相关性分析.doc
&输入关键字，在本站238万海量源码库中尽情搜索：R语言与通径分析
已有 7218 次阅读
|个人分类:|系统分类:|关键词:通径分析,R语言|
笔者写的&&在 所有帖子中搜索的次数比较多，可以看出大家对这种数据处理方法的认知度。由于统计知识掌握程度的差异，如何方便快捷计算出结果可能是大多数人的想法。
今天笔者给大家介绍另一种实现通径分析的方法，使用R语言及agricolae软件包进行通 径分析。
首先介绍一下agricolae软件包，这个是秘鲁国立工程大学硕士学位论文&农业研究统计 分析工具&中编制的R语言软件包。
现在agricolae软件包在国际马铃薯中心(CIP)、拉莫林国立农业大学
(UNALM-PERU)和Instituto Nacional de Innovacion Agraria(INIA-PERU)使用较广泛。
大家从软件包的名称就可以看出，agricolae软件包针对农业和植物育种田间试验设计的 统计分析功能，这包括格子设计、析因设计、完全区组和不完全区组设计、拉丁方设计、希腊拉丁方设计、Alpha设计、Cyclic设计、条裂区设计、多点 试验比较、处理比较、重采样、模拟、多样性指数和共识集群。而通径分析需要用到agricolae软件包里的path.analysis()和 correlation()两个函数。
我们还是以& &中 的数据为例子进行计算，大家可以把两个代码的计算结果进行对比。
实验数据，包括4个自变量和1个因变量
y,x1,x2,x3,x4 15.7,10,23,3.6,113 14.5,9,20,3.6,106 17.5,10,22,3.7,111 22.5,13,21,3.7,109 155,10,22,3.6,110 16.9,10,23,3.5,103 8.60,8,23,3.3,100 17.0,10,24,3.4,114 13.7,10,20,3.4,104 13.4,10,21,3.4,110 20.3,10,23,3.9,104 102,8,21,3.5,109 7.40,6,23,3.2,114 11.6,8,21,3.7,113 12.3,9,22,36,105
计算过程：
& mydata &-
read.table(file=&E:\My Documents\R\data\pathanalysis.csv&, header=TRUE, sep=&,&)
#读取外部数据文件pathanalysis.csv & x &-
mydata[,-1] #把自变量x1、x2、x3和x4从数 据框mydata中提出，赋值给x
mydata[,1] #把因变量y从数据框mydata中提出，赋值给y & cor.y &-
correlation(y,x)$correlation #计算向量y与向量 x的相关系数
Correlation Analysis
Method : pearson Alternative: two.sided
& cor.x &-
correlation(x)$correlation #计算向量x与向量 x的相关系数
Correlation Analysis
Method : pearson Alternative: two.sided
& path.analysis(cor.x,cor.y)
#进行通径分析
Correlations ============ x1 x2 x3 x4 x1 1.00 -0.14 -0.06 -0.09 x2 -0.14 1.00 0.01 0.12 x3 -0.06 0.01 1.00 -0.21 x4 -0.09 0.12 -0.21 1.00
============ y x1 0.04 x2 -0.10 x3 -0.11 x4 0.11
Direct(Diagonal) and indirect
effect path coefficients ====================================================== x1 x2 x3 x4 x1 0... -0. x2 -0. -0. -0. 0. x3 -0. -0. -0. -0. x4 -0. -0.. 0.
Residual Effect^2 = 0.9668623
附path.analysis()和correlation()的详 细使用说明。
path.analysis
如果因果关系明确，就可能使用图表形式即通径分析表示整个变量系统。这个函数可以计算直接效应和间接效应，并使用变量相关 性和协方差。
path.analysis(corr.x, corr.y)
corr.x 自变量相关矩阵
corr.y 与每个自变量的向量相关系数
首先必须计算出相关系数
corr.x 数值型
corr.y 数值型
Felipe de Mendiburu
Biometrical Methods
in Quantitative Genetic Analysis, Singh, Chaudhary. 1979
# Path analysis. Multivarial Analysis. Anderson. Prentice
Hall, pag 616
library(agricolae)
# Example 1
corr.x&- matrix(c(1,0.5,0.5,1),c(2,2))
corr.y&- rbind(0.6,0.7)
names&-c(&X1&P,&X2&P)
dimnames(corr.x)&-list(names,names)
dimnames(corr.y)&-list(names,&Y&)
path.analysis(corr.x,corr.y)
# Example 2
# data of the progress of the disease related bacterial wilt to the
# for the component CE Ca K2 Cu
data(wilt)
data(soil)
x&-soil[,c(3,12,14,20)]
y&-wilt[,14]
cor.y&-correlation(y,x)$correlation
cor.x&-correlation(x)$correlation
path.analysis(cor.x,cor.y)
correlation 相关分析 皮尔逊法、斯皮尔曼法和Kendall法
获得所有变量的的相关系数及P值。计算方法有皮尔逊法、斯皮尔曼和Kendall法。若未指定计算方法，皮尔逊法是默认 值。计算结果与SAS计算结果相似。
correlation(x,y=NULL,
method = c(&pearson&, &kendall&, &spearman&) ,alternative=&two.sided&)
x 表、矩阵或向量
y 表、矩阵或向量
method &pearson&, &kendall&, &spearman&
alternative &two.sided&, &less&, &greater&
参数与函数cor()相同
table 数值型
Felipe de Mendiburu
library(agricolae)
# example 1
data(soil)
analysis&-correlation(soil[,2:8],method=&pearson&) analysis
# Example 2: correlation between pH, variable 2 and other elements
from soil.
data(soil)
attach(soil)
analysis&-correlation(pH,soil[,3:8],method=&pearson&,alternative=&less&)
detach(soil)
# Example 3: correlation between pH and clay method kendall.
data(soil)
attach(soil)
correlation(pH,clay,method=&kendall&, alternative=&two.sided&)
detach(soil)
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R语言基于多元回归分析的大豆植株性状与产量的回归分析
基于多元回归分析的大豆植株性状与产量的回归分析 1.背景与问题1.1 背景选育高产优质的作物品种、采用高效的栽培技术，一直是农业科研工作者研究的主 题。多年以来，人们为了解作物植株性状与产量的关系，以便做到更有效的性状选择和 采取相应的栽培措施，进行了一系列的研究，关于作物产量与施肥、土壤条件、气候因 子等的关系研究报道也较多。但影响大豆产量的植株自身因素还有许多种，有待于继续 探究。1.2问题本文主要研究在作物植株诸多性状如生育日数x1、株高x2、有效分枝数x3、主茎节 数x4、单株荚数x5、单株粒数x6、每荚粒数x7、百粒重x8、单株粒重x9，九种大豆植株 性状与小区产量y之间的关系，从中找出产量的主导性状因子，为大豆高产育种中各农 艺性状的选择和高产栽培技术提供理论依据。2.程序设计与数据分析2.1程序设计本文将大豆植株的九种性状与小区产量的多元回归分析基础上剔除自相关性强的 自变量、建立较高精度和稳定产量回归方程分析，本文利用多元回归分析，首先完成初 步的回归分析； 利用残差分析对回归模型的假设条件即随机误差项是否独立同分布进行 检验；通过共线性诊断、逐步回归的方法，建立产量回归模型，进行产量分析，从而的 出对大豆产量影响较大的植株性状，对各回归变量的作用大小作出评价。2.2分析方法 2.2.1多元线性回归模型的建立多元线性回归分析是研究一个响应变量与多个自变量间呈线性相关关系的问题， 这 种关 系可以用多元线性回归方程来描述：y ? ? 0 ? ?1x ? ? 2 x1^^^^^2???^^k xk式中? 0 为回归常数项， ? i（i=1，2，……k）称为偏回归系数，其意义为当其它自变量对响应变量的影响固定时， 度。? i 对应的第 i个自变量 x 对i^y 的线性影响程2.2.2残差分析残差是指由回归方程计算所得的预测值与实际样本值之间的差距，定义为^e ? y - yi ，它是回归模型 ?i ii的估计值，由多个 ei 形成的序列称为残差序列，如果回归方程能够很好的反映被解释变量的特征和变化规律， 那么残差序列中不应包含明显的 规律性和趋势性。2.2.3多重共线性检验与修正――逐步回归法逐步回归的基本思想是：对全部因子按其对 y 影响程度大小（偏回归平方的大小） ， 从大到小地依次逐个地引入回归方程，并随时对回归方程当时所含的全部变量进行检 验，看其是否仍然显著，如不显著就将其剔除，知道回归方程中所含的所有变量对 y 的 作用都显著是，才考虑引入新的变量。再在剩下的未选因子中，选出对 y 作用最大者， 检验其显著性，显著着，引入方程，不显著，则不引入。直到最后再没有显著因子可以 引入，也没有不显著的变量需要剔除为止。 逐步回归分析时在考虑的全部自变量中按其对 y 的贡献程度大小， 由大到小地逐个 引入回归方程，而对那些对 y 作用不显著的变量可能是中不被引入回归方程。另外，已 被引入回归方程的变量在引入新变量进行 F 检验后失去重要性时， 需要从回归方程中剔 除出去。 Step 1 计算变量均值 x1 , x2 ,? , xn , y 和差平方和 L11 , L22 ,? , L pp , Lyy . 记各自的标准 化变量为 u j ?xj ? xj L jj, j ? 1,? , p, u p ?1 ?y? y . LyyStep 2 计算 x1 , x2 ,? , x p , y 的相关系数矩阵 R (0) 。Step 3 设已经选上了 K 个变量： xi1 , xi2 ,? , xik , 且 i1 , i2 ,?, ik 互不相同， R (0) 经过变 换后为 R ( k ) ? (ri (j k ) ). 对 j ? 1, 2,?, k 逐一计算标准化变量 ui j 的偏回归平方和Vi j ?(k )(ri(j k )p ?1) )2 ,( ri(j ikj )，记 Vl(k )? max{Vi j(k )Vl ( k ) } ，作 F 检验， F ? ( k ) ，对给定 r( p ?1)( p ?1) (n ? k ? 1)的显著性水平 ? ，拒绝域为 F ? F1?? (1, n ? k ? 1) 。 Step 4 最 Step 3 循环，直至最终选上了 t 个变量 xi1 , xi2 ,? , xit ，且 i1 , i2 ,?, it 互不 相同， R (0) 经过变换后为 R ( t ) ? ( ri (j t ) ) ，则对应的回归方程为：xi ? xik xi ? xi1 ? y? y k ? ri1(,( )p ?1) 1 ? ? ? rik( k )p ?1) k ， ,( Lyy Li1i1 Lik ik? 通过代数运算可得 y ? b0 ? bi1 xi1 ? ? ? bik xik 。2.3 数据来源及分析2.3.1数据来源本文数据采用2010年吉林省大豆种植研究数据中的274个大豆品种中的8个植株性 状和生育日数及小区产量进行回归分析，其中植株性状选用：株高x2、有效分枝数x3、 主茎节数x4、单株荚数x5、单株粒数x6、每荚粒数x7、百粒重x8、单株粒重x9，生育日 数x1及小区产量y。2.3.2数据分析本文利用R语言对以上数据进行分析，分析过程及结果如下： 1、数据选用及处理 整理已选用好的9个自变量及一个因变量，剔除缺失值，进行线性回归分析： Residual standard error: 214.3 on 247 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4711, Adjusted R-squared: 0.4518 F-statistic: 24.44 on 9 and 247 DF, p-value: & 2.2e-16 从输出结果可以看出，修正决定系数为0.4518，剩余方差估计值? = 214 .3 ，F统计量估计值为24.44，对应p值2.2e-16比显著水平0.05小，说2^2明回归方程是显著的。可决系数为0.4711，修正的可决系数为0.4518。 2、残差分析左上图是拟合值与残差的散点图，从图上可以发现，所有点基本上是随机地分散在 纵坐标值为-3 和+3的两条平行线之间，这说明随机误差项具有同方差性；左下图是拟 合值与残差的标准差的散点图，其意义与上面类似；右上图表明随机误差项是服从正态 分布的，其原因是正态Q-Q 图近似地可以看成一条直线；右下图的CooK 距离图进一步 证实第6 个观测值是一个离群点，它对回归方程的影响是比较大的，要根据具体问题， 讨论出现这一观测值的实际背景。 3、多重共线性检验 利用R语言计算解释变量相关系数矩阵的条件数k，k&100多重共线性程度很小， 100&k&1000较强，&1000严重，计算结果为： [1]86.93968,k&100多重共线性程度很小； 4、修正多重共线性――逐步回归Coefficients: Estimate Std. Error (Intercept) 231.5 x1 2.5 x2 -1.6 x3 -63.8 x5 -9.3 x6 6.5 x9 32.2 --Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001t value 2.623 1.915 -1.558 -3.181 -2.795 5.124 8.073Pr(&|t|) 0.67 0.65 0.e-07 2.90e-14** . ** ** *** ***‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 214 on 250 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4658, Adjusted R-squared: 0.453 F-statistic: 36.33 on 6 and 250 DF, p-value: & 2.2e-16 P值远小于0.05，可得出回归方程为：y ? 2.0592 x1 ? 1.2598 x2 ? 63.9781 x3 ? 9.2091 x5 ? 6.7922 x6 ? 32.1232 x93、结果及结论由以上回归方程可得出：对大豆产量影响较大的因素从高到底分别为：株高x2&生育日 数x1&单株荚数x5&有效分枝数x3&单株粒数x6&单株粒重x9。 其中， 影响最大的是大豆植株的 株高，最小的是单株粒重，生育日数、单株粒数与单株粒重与产量呈正相关，而株高、有效 分枝数、单株荚数与产量呈现负相关。说明如要提高大豆的产量，应选用株高较低、有效分 枝数较少、单株荚数较少、生育日数较多、单株粒数较多、单株粒重较多的大豆植株。4、讨论对于大豆的育种，应该提高大豆种子的生育日数，延长生长时间，保证种子获取充足的 养料，同时增加大豆植株的单株粒重和单株粒数，在植株数量不变的条件下，增加每株大豆 植株的产量，同时应降低植株的株高，越高的植株产量越低，减少有效分枝数和单株荚数， 对提高大豆产量都起着重要的作用。程序：1、导入数据m&-read.table(&jilin1.txt&,header=TRUE) y&-m[,10];x1&-m[,1];x2&-m[,2];x3&-m[,3];x4&-m[,4];x5&-m[,5];x6&-m[,6];x7&-m[,7] ;x8&-m[,8];x9&-m[,9]2、做回归mul_re&-lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9) summary(mul_re) Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9)Residuals: Min 1Q Median -585.88 -130.43 -9.723Q Max 141.78 595.01Coefficients: Estimate Std. Error (Intercept) -64.408 233.272 x1 1.970 1.108 x2 -1.391 1.217 x3 -64.458 20.164 x4 1.639 10.195 x5 -7.692 3.603 x6 6.688 1.615 x7 58.408 77.856 x8 10.079 8.812 x9 26.761 6.299 --Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001t value -0.276 1.779 -1.143 -3.197 0.161 -2.135 4.142 0.750 1.144 4.249Pr(&|t|) 0.51 0.57 0.77 4.73e-05 0.82 3.05e-05. ** * ******‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 214.3 on 247 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4711, Adjusted R-squared: 0.4518 F-statistic: 24.44 on 9 and 247 DF, p-value: & 2.2e-163、回归诊断：残差图plot(mul_re,which=1:4)4、多重共线性诊断x=cor(m[1:9]) kappa（x）$values[1] 4......] 0... $vectors [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] -0... -0..,] -0... -0..,] -0. -0....,] -0.. -0. -0..,] -0. -0. -0...,] -0. -0. -0...,] -0. -0. -0. -0..,] 0.. -0...,] -0.. -0... [,6] [,7] [,8] [,9] [1,] 0....,] -0.. -0..,] 0....,] -0....,] 0.. -0..,] -0.. -0..,] 0.. -0..,] -0.. -0..,] -0....5、多重共线性修正――逐步回归mul_step&-step(mul_re) summary(mul_step)Start: AIC=2768.53 y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 Df Sum of Sq RSS AIC - x4 1 9 2766.6 - x7 1 10 2767.1 - x2 1 59 2767.9 - x8 1 28 2767.9 &none& 8.5 - x1 1 .8 - x5 1 .2 - x3 1 .9 - x6 1 .8 - x9 1 .7 Step: AIC=2766.56y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 Df Sum of Sq RSS - x7 1 92 - x8 1 62 &none&
- x2 1 48626 - x1 1 99838 - x5 1 50518 - x3 1 12825 - x6 1 49029 - x9 1 67610 AIC 5.9 7.0 9.3 2.3 2782.7Step: AIC=2765.16 y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x8 + x9 Df Sum of Sq RSS - x8 1 83 &none&
- x2 1 76039 - x1 1 23622 - x5 1 88787 - x3 1 35079 - x9 1 68360 - x6 1 52750 AIC 5.2 6.7 3.5 0.7Step: AIC=2765.07 y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x9 Df Sum of Sq &none& - x2 - x1 - x5 - x3 - x6 - x9 1 1 1 1 1 1 933 617 5034 RSS 16 68
AIC 5.6 1.0 8.7 2822.6Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x5 + x6 + x9) Residuals: Min 1Q Median -572.39 -130.77 -2.683Q Max 138.96 574.46Coefficients: Estimate Std. Error (Intercept) 231.5 x1 2.5 x2 -1.6 x3 -63.8 x5 -9.3 x6 6.5 x9 32.2 --Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001t value 2.623 1.915 -1.558 -3.181 -2.795 5.124 8.073Pr(&|t|) 0.67 0.65 0.e-07 2.90e-14** . ** ** *** ***‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 214 on 250 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4658, Adjusted R-squared: 0.453 F-statistic: 36.33 on 6 and 250 DF, p-value: & 2.2e-16参考文献[1]韩秉进,潘相文,金 回归分析[J].2008剑,王光华,刘长江,刘晓冰 大豆植株性状相关性与产量[2]李秀敏,蔡霞,使用统计软件R进行多元回归分析[A] [3]闫 昊,王 博,刘宝泉 大豆主茎节数、节间长度遗传分析及与株高关系研究 [A].2010
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