首先是确定一个数据集属于什么分布，如正态分布，二项分布等，然后是线性组合，通过添加参数使得数据集满足一个线性方程。最后就是创建连接函数，也就是把我们的数据集生成一个线性的方程，如普通线性模型、对数线性模型等。广义加模型主要是通过对自变量引入平滑函数，降低线性设定带来的模型风险。接下来，我们看下实现模型需要的包：
1、R包mgcv的广义加模型函数gam()library(mgcv)set.seed(0)#simulatesomedata.#模拟一些数据.dat<-gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2)b<-gam(ys(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat)summary(b)plot(b,pages=1,residuals=TRUE)#showpartialresiduals#显示部分残差plot(b,pages=1,seWithMean=...
mgcvgam实施顺利使用惩罚的回归样条曲线的功能,在默认情况下使用这些曲线的设计是最佳的,因为数基函数的基础功能。光滑的术语可以是任意数量的协变量的函数,并且用户具有一定的控制的函数的平滑度如何测量。 gam in mgcv solves the smoothing parameter estimation problem by using the Generalized Cross Validation (GCV...
R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型:线性回归与广义加性模型GAMs(Generalized Additive Model)模型性能比较(比较RMSE、比较R方指标) 目录
R包mgcv的广义加模型函数gam() library(mgcv) set.seed(0)##simulatesomedata...[#模拟一些数据...] dat<-gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2) b<-gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat) summary(b) plot(b,pages=1,residuals=TRUE)##showpartialresiduals[#显示部分残差] plot(b...
R包mgcv的广义加模型函数gam() library(mgcv) set.seed(0) ## simulate some data... [#模拟一些数据...] dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2) b <- gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat) summary(b) plot(b,pages=1,residuals=TRUE) ## show partial residuals[#...
见GAM包gam,Hastie和Tibshirani的方法GAMS通过。值ValueIffit=FALSEthefunctionr 55、eturnsalistGofitemsneededtofitaGAM,butdoesntactuallyfitit.如果fit=FALSE该函数返回一个列表G需要的物品,以适应GAM,但实际上并不适合它。OtherwisethefunctionreturnsanobjectofclassgamasdescribedingamObject.否则,该函数返回一个类的...
R包mgcv的广义加模型函数gam() library(mgcv) set.seed(0) ## simulate some data... [#模拟一些数据...] dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2) b <- gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat) summary(b) plot(b,pages=1,residuals=TRUE) ## show partial residuals[#...
mgcvgam实施顺利使用惩罚的回归样条曲线的功能,在默认情况下使用这些曲线的设计是最佳的,因为数基函数的基础功能。光滑的术语可以是任意数量的协变量的函数,并且用户具有一定的控制的函数的平滑度如何测量。 gam in mgcv solves the smoothing parameter estimation problem by using the Generalized Cross Validation (GCV...
mgcvgam实施顺利使用惩罚的回归样条曲线的功能,在默认情况下使用这些曲线的设计是最佳的,因为数基函数的基础功能。光滑的术语可以是任意数量的协变量的函数,并且用户具有一定的控制的函数的平滑度如何测量。 gam in mgcv solves the smoothing parameter estimation problem by using the Generalized Cross Validation (GCV...