广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。 这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 摘自Wood _(2017)_的GAM的更正式示例 是:...
* 广义可加模型 Generalized additive model运行程序示例：gam lnhwage educatn hours,df(3)* Graphsgamplot educatn,saving(graph1, replace)gamplot hours,saving(graph2, replace)graph combine graph1.gph graph2.gph,iscale(1.2)rows(1)ysize(2.5)xsize(5)graph export nonparametricfig21.wmf, replace ...
gam广义可加模型结果解读 广义可加模型(GAM)是一种统计模型,通过将响应变量与多个预测变量之间的关系表示为非线性函数的组合来拟合数据的分布。其结果解读主要包括以下几个方面: 1.模型拟合效果:通过模型的一些诊断图和统计指标,例如残差图、Q-Q图、R-squared值等,可以对模型的拟合效果进行评估。 2.变量重要性:在...
广义加性模型是一种自由灵活的统计模型,它可以用来探测到非线性回归的影响。 提出背景 非参数回归不需要模型满足线性的假设前提,可以灵活地探测数据间的复杂关系,但是当模型中自变量数目较多时 ,模型的估计方差会加大,另外,基于核与光滑样条估计的非参数回归中自变量与因变量间关系的解释也有难度,1985 年 Stone 提出加...
在R中实现广义可加模型(Generalized Additive Models, GAMs)可以通过多个包来完成,但最常用和强大的包之一是mgcv(由Simon Wood开发)。mgcv包提供了丰富的功能来拟合GAMs,包括处理各种响应变量类型(如高斯、泊松、二项分布等)和不同类型的平滑项(如线性、平滑样条、局部回归等)。
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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。 拓端该视频号动态不可引用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 ...