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...
有趣的是,我们现在有两个“完美”的模型,白点和黑点的区域不同。 在R中,可以使用mgcv包来运行gam回归。它用于广义相加模型,但这里只有一个变量,所以实际上很难看到“可加”部分,可以参考其他GAM文章。 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的...
绘制光滑函数图 为了将估计的GAMs可视化,mgcv提供了plot.gam()方法和vis.gam()函数,从对象中产生类似ggplot2的图。为了使GAM模型中的四个估计光滑函数可视化,我们将使用 plot(mod) 1. 结果是绘制mod GAM中每一个光滑函数。 使用plot函数在绘图设备上绘制多个面板,并将各个绘图排成一行。 提取光滑函数数据 用于处...
有趣的是,我们现在有两个“完美”的模型,白点和黑点的区域不同。 在R中,可以使用mgcv包来运行gam回归。它用于广义相加模型,但这里只有一个变量,所以实际上很难看到“可加”部分,可以参考其他GAM文章。 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的...
在R中,可以使用mgcv包来运行gam回归。它用于广义相加模型,但这里只有一个变量,所以实际上很难看到“可加”部分,可以参考其他GAM文章。 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) ...
使用张量积交互项拟合mvgam模型 现在我们可以拟合一个模型来尝试捕捉这两个组成部分,即趋势和季节性模式。 mod1 <- mvgam(y ~te(season, time, 为了更深入地了解模型中的时间与时节交互平滑函数,我们可以方便地使用gratia::draw()函数从模型底层的gam对象(存储在返回模型对象的mgcv_model槽位中)进行查看。
gam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3), dat, "REML") 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。
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...
使用张量积交互项拟合mvgam模型 现在我们可以拟合一个模型来尝试捕捉这两个组成部分,即趋势和季节性模式。 mod1 <- mvgam(y ~ te(season, time, 为了更深入地了解模型中的时间与时节交互平滑函数,我们可以方便地使用gratia::draw()函数从模型底层的gam对象(存储在返回模型对象的mgcv_model槽位中)进行查看。
注释:这段代码将在你的R环境中安装mgcv包,并将其加载到当前会话中。 步骤2:准备数据 在使用mgcv包之前,我们需要准备好我们的数据。这通常涉及到数据的读取和预处理。这里我们假设你已经准备好了你的数据,我们将其存储在一个名为data的数据框中。 步骤3:拟合GAM模型 ...