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=...
和因子光滑函数交互项,相当于光滑曲线的随机斜率和截距,被画在一个面板上,颜色被用来区分不同的随机光滑函数。 含有因子-光滑函数交互项的更复杂的GAM的结果,bs = 'fs'。 还能做什么? 可以处理mgcv可以估计的大多数光滑函数,包括带有因子和连续副变量的按变量光滑函数、随机效应光滑函数(bs = 're')、二维张量积...
R语言 mgcv.package 位于mgcv 包(package)。 说明 mgcv 提供广义加性建模( gam 和bam )和广义加性混合建模( gamm 和random.effects )的函数。术语 GAM 包括依赖于预测变量的未知平滑函数并通过二次惩罚(可能是准)似然最大化进行估计的任何模型。 family.mgcv 中介绍了可用的分布,smooth.terms 中介绍了可用的...
在R中,可以使用mgcv包的gam函数,构建GAM模型。以下将使用一个实例说明GAM在R中的实现。 广义相加模型实例 为研究某地区大气污染物对居民呼吸系统疾病入院人次的影响,研究人员收集了该地区2017年1月1日至2018年12月31日的日均大气污染物浓度(PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h)、平均气温、平均本站气压、平均相...
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GAM程序实现流程 二、具体步骤 1. 学习GAM程序语法 首先,你需要了解什么是GAM(Generalized Additive Models)模型,以及在R语言中如何实现。下面是学习GAM程序语法的步骤: 安装并加载mgcv包: ```R#安装mgcv包install.packages("mgcv")#加载mgcv包library(mgcv) ...
R语言gam位于mgcv包(package)。 说明 将广义加性模型 (GAM) 与数据进行拟合,术语“GAM”包括任何二次惩罚 GLM 以及通过二次惩罚似然类型方法估计的各种其他模型(请参阅family.mgcv)。模型项的平滑程度作为拟合的一部分进行估计。gam还可以拟合任何受到多重二次惩罚(包括惩罚程度的估计)的 GLM。对于使用拟合模型预测...
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。