广义加性模型(GAMs)作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!线性模型简单、直观、便于理解，但是，在现实生活中，变量的作用通常不是线性的，线性假设很可能不能满足实际需求，甚至直接违背实际情况。1985 年 Stone 提出加性模型 (additive models) ，模型中每一个...
广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)的框架。GAMs的核心思想在于,将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数,从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系,而无需事先对这些关系的具体形态...
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我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs)。mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。 这篇文章介绍一下广义加性模型(GAMs)目前可以实现的功能。 我们需要加载mgcv 受欢迎的例子数据集 dat中的数据在GAM相关的研究中得到了很好的研究,包含了一些协变量--标记为x0到x3--这些协变量...
广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)的框架。GAMs的核心思想在于,将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数,从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系,而无需事先对这些关系的具体形态...
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广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)的框架。GAMs的核心思想在于,将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数,从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系,而无需事先对这些关系的具体形态...
我们使用R库mgcv,用广义加性模型(GAMs)对环境数据进行建模。mgcv是一个伟大的库,具有丰富的功能,但我们经常发现,默认的诊断图并不令人振奋。特别是偏残差图,功能很强,但不漂亮,残差几乎看不见。我们需要根据这些代码来制作自己的偏回归平滑图。 1) 基本的数据设置 ...
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展 。当然,当您使用光滑项拟合模型时,可能会发生许多复杂的事情,但是您只需要了解基本原理即可。