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...
一个GAM的公式(见formula.gam和gam.models)。这是完全一样的公式,除非GLM那光滑的条款,s和te可以被添加到指定的线性预测依赖于光滑函数的预测(或线性泛函的右手边这些)。 参数:family This is a family object specifying the distribution and link to use in fitting etc. See glm and family for more detail...
广义加性模型与集成的平滑估计描述,适合一个广义相加模型,的数据,被视为包括任何二次处罚,模型计算的平滑度估计作为拟合的一部分,也可以适用于任何多个二次处罚,包括估计程度的处罚,各向同性或规模不变平滑的任意数量的变量的模型计算,这样的线性泛函
Generalizedadditivemodelswithintegratedsmoothnessestimation广义加性模型与集成的平滑估计(描述)DescriptionFitsageneralizedadditivemodel(GAM)todata,thet..
R语言 mgcv包 gam()函数中文帮助文档(中英文对照).pptx,Generalized additive models with integrated smoothness estimation 广义加性模型与集成的平滑估计 描述---Description--- Fits a generalized additive model (GAM) to data, the term GAM being tak
一个广义相加模型(GAM)是一个广义线性模型(GLM)的线性预测是由用户指定的协变量的函数平滑,再加上传统的参数化组件的线性预测的总和。一个简单的例子是: where the (independent) response variables y_i~Poi, and f_1 and f_2 are smooth functions of covariates x_1 and x_2. The log is an example...
r语言mgcv包gam()函数中文帮助文档(中英文对照).pdf,Generalized additive models with integrated smoothness estimation 广义加性模型与集成的平滑估计 描述Description Fits a generalized additive model (GAM) to data, the term GAM being taken to include any quadr
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...