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...
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:...
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=...
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...
在此示例中,我们将使用R中的mgcv包来拟合GAM模型,并使用ggplot2进行可视化。在实际中,你可以用任意适合的实证数据来替代。 # 安装和加载必要的包 install.packages("mgcv") install.packages("ggplot2") library(mgcv) library(ggplot2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 构建GAM模型 假设我们有一个简单的数据集,...
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 mgcv包参数 gam参数 s() is used for univariate smooths (section 5.3, p. 201), isotropic smooths of several variables (section 5.5, 214) and random effects (section 3.5.2, 154). te() is used to specify tensor product smooths constructed from any singly...
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 ...