首先加载mgcv包,然后生成模拟数据集,接着拟合一个GAM模型,并查看模型摘要和绘制残差图和置信区间图。gam.check函数用于检查模型的质量。 library(mgcv)# 加载mgcv包 set.seed(2)# 设置随机种子,确保结果可重复 dat<-gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2)# 生成模拟数据 b<-gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x...
在R控制台中运行以下命令: install.packages("mgcv" 然后加载这个包: library(mgcv) 2. 准备数据 假设你已经有了一个数据框(data frame)df,其中包含你的响应变量(比如y)和解释变量(比如x1, x2等)。 3. 拟合GAM模型 使用gam()函数来拟合GAM模型。你可以指定响应变量的分布类型(如family=gaussian对于连续响应变...
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=...
步骤1:准备工作 在开始之前,我们需要安装并加载mgcv包,因为它包含了gam函数。以下是相关代码: AI检测代码解析 # 安装mgcv包(如果尚未安装)install.packages("mgcv")# 加载mgcv包library(mgcv) 1. 2. 3. 4. 5. 注:install.packages("mgcv")会安装mgcv包,而library(mgcv)则是加载该包以供后续操作。 步骤2:...
gam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3), dat, "REML") 1. mgcv提供了一个summary()方法,用来提取关于拟合GAM的信息。 check()函数,用于检查模型中的每个光滑函数是否使用了足够数量的基函数。你可能没有直接使用check()——会输出其他诊断结果,也会产生四个模型诊断图。
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...
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[#...
广义相加混合效应模型,是混合效应和相加模型的结合,不仅可以引进随机效应,还可以对重复测量的X(自变量)、t及其他协变量使用曲线拟合,可以满足上述的分析要求。本文主要采用mgcv包中gamm函数分析。 主要内容: 1.GAMM模型构建 2.平滑曲线绘图 3.对比混合效应模型 ...
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...
install.packages("mgcv")install.packages("gamRR" 包安装好后,我们看下具体的函数,在mgcv中有两个函数都可以实现gam,首先我们看下gam函数: 其中主要的参数: Formula 模型的形式。其中和GLM一样可以对各自变量平滑处理的几个形式: s(x1,x2,...,k=12,fx=FALSE,bs="tp",by=z,id=1)。其中bs主要涉及以下...