具体来说,我们将考虑可加性假设,该假设可以用交互作用项进行评估。我们还考虑了变量回归模型中连续预测变量的线性假设,其中可以包含多个非线性项,以允许预测变量和结局之间的非线性关系。自始至终,我们强调在用交互作用和非线性项扩展预测模型的策略中要精简,因为在特定样本中更好地实现假设并不一定意味着对未来受试...
广义可加性模型(GAM)是一种灵活的非参数回归模型,它能够很好地捕捉数据中复杂的非线性关系。GAM结合了线性模型的可解释性与非线性模型的灵活性,常用于统计建模和数据分析中。本文将介绍如何使用R语言的mgcv包构建GAM模型,并利用ggplot2包进行可视化。 GAM模型基本概念 广义可加性模型通过将响应变量表示为多个平滑函数...
灵活性在于,可加模型可以将所有自变量单独建模后相加,我们甚至不需要提前知道xy的关系,完全由数据说话的非参数形式,就比整体的多项式和样条更灵活。 正则化则可以避免过拟合,可加模型是有一个超参λ的,这个超参决定了曲线的歪扭程度,英文叫做wiggliness,通过对超参的控制就可以很方便地实现方差偏差折中,见下图: The...
所谓的可加性模型，是指通过将多个影响因素（如树高、胸径、年龄等）是独立的函数项相加，从而得到总的生物量预测值。这种模型具有较好的灵活性，因为它能充分反映不同因素对生物量的独立作用。通过对各个因素的权重进行调整；可以最大程度地减少误差；提升预测的准确性。可加性模型并非没有局限性。尽管它可以较为...
广义可加模型尽管不能给出一个参数估计值,但是至少在一下两个方面还是非常有效的: 第一, 初步探索自变量与因变量的恰当关系,随后通过找到自变量与因变量之间的大致关系,然后进行变量变换,执行参数回归。 第二, 只是预测,无须给出参数模型的具体形式。广义可加模型尽管无法给出参数估计值,但它给出了一条既贴合数据...
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。 str(titanic) 数据变量为: Survived:乘客存活指标(如果存活则为1) Pclass:旅客舱位等级 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄 SibSp:兄弟姐妹/配偶人数 ...
3. 广义可加模型 是关于X1的单变量函数。注意是单变量函数,其形式可能是X方,X三次方,根号X的线性组合。而不是一次函数。 注意: 此模型中 f 可以是线性的,也可以是非线性的。x和g(u)之间可以是线性的,也可以是非线性的。 评估模型时:在偏差和模型间的方差找个平衡。
可加模型回归函数估计强相合性的另一个应用领域是医学研究。医学实验室可以使用可加模型回归函数来研究疾病发病率和环境因素之间的关系,以及治疗方法对病人恢复情况的影响等问题,以期找出有效的治疗方案。 总之,可加模型回归函数估计强相合性是一种非常有用的统计方法,在社会科学和医学研究中都有重要的应用。其优势在于...
这些天重新看了下经常使用的几个可靠性加速模型,Arrhenius模型,Eyring模型,以及Eyring模型的拓展Peck Temperature-Humidity 模型。今天先分享下常用的Arrhenius(阿伦纽斯)模型计算以及通过Arrhenius模型反推Ea激活能的计算方式。 先介绍下Arrhenius 模型公式:AF=exp{(Ea/k)*(1/Tu-1/Ts))} ...
定量加速试验使用基于具体失效机理(失效模式)确定的定量加速因子，该加速因子确定了产品在特定试验应力与其使用环境应力下所能经受的时间之间的关系。产品的失效或失效模式分布是通过收集各项加速试验的信息确定的。该试验信息为建立产品的使用寿命模型提供依据，可用于量化各种可靠性指标的加速性。在这种方式下，可通过在...