如何使用gam()拟合广义加性模型，其中所有列都用作预测器(模型拟合中没有硬编码部分)
广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种非线性的统计模型，用于建立预测变量与响应变量之间的关系。GAM可以用于回归和分类问题，并且可以灵活地处理各种类型的预测变量，包括连续型、离散型和分类型变量。
在R语言中，可以使用mgcv包来拟合广义加性模型。下面是使用gam()函数拟合广义加性模型的一般步骤：
- 安装和加载mgcv包：
install.packages("mgcv")
library(mgcv)- 准备数据集： 确保你的数据集包含了所有需要的预测变量和响应变量。
- 构建模型： 使用gam()函数构建广义加性模型。在formula参数中，将响应变量和预测变量列出，并使用"+"符号连接它们。例如，如果你的响应变量是Y，预测变量是X1、X2和X3，可以使用以下代码构建模型：
model <- gam(Y ~ X1 + X2 + X3, data = your_data)- 拟合模型： 使用gam()函数返回的模型对象，调用gam.fit()函数来拟合模型。将拟合结果保存在一个变量中，以便后续的分析和预测。
fit <- gam.fit(model)- 模型诊断和评估： 使用summary()函数来查看模型的摘要统计信息，包括每个预测变量的系数估计、显著性水平和可信区间。还可以使用plot()函数来绘制模型的诊断图，检查模型的拟合情况和残差分布。
- 预测： 使用predict()函数来进行预测。将新的预测变量值传递给predict()函数，并指定模型对象和需要的预测类型（例如，"response"表示预测响应变量的值）。
new_data <- data.frame(X1 = new_X1, X2 = new_X2, X3 = new_X3)
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")需要注意的是，以上步骤仅为一般的使用方法，具体的数据和模型设置可能会有所不同。在实际应用中，还需要根据具体问题进行模型调整和优化。
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1回答
我想使用'e1071‘库来拟合支持向量机模型。到目前为止，我已经建立了一个基于数据集创建曲线回归的模型。(看一下紫色的曲线)：
但是，我希望支持向量机模型“跟踪”数据，这样每个值的预测都尽可能接近实际数据。我认为这是可能的，因为这个图表显示了SVM(模型2)模型与ARIMA模型(模型1)的相似之处：
我试着改变内核，但是没有用。任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2018-09-11得票数 0
我试图在mgcv中使用层次化的一般加性模型，使用高斯位置尺度模型族。然而，这一系列函数在尝试拟合时会抛出一个神秘的错误。
遵循最近一篇论文()中关于HGAMs的指导，以及lmvar包编写()中的说明指南。
library(mgcv); library(datasets)
# Using the CO2 dataset for illustration
data <- datasets::CO2
# Changing the 'Plant' factor from ordered to unordered
data$Plant <- factor(data$P
浏览 0提问于2019-08-19得票数 2
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我尝试使用gam包来安装GAM (我知道mgcv更灵活，但这里需要使用gam )。我现在有一个问题，这个模型看起来很好，但是与原始数据相比，它似乎被一个常数沿y轴偏移，我不知道它是从哪里来的。
此代码复制问题：
library(gam)
data(gam.data)
x <- gam.data$x
y <- gam.data$y
fit <- gam(y ~ s(x,6))
fit$coefficients
#(Intercept) s(x, 6)
# 1.921819 -2.318771
plot(fit, ylim = range(y))
point
浏览 2提问于2016-10-21得票数 2
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1回答
我试图在不同大小的森林碎片中模拟鸟类的计数数据。由于进行调查的地块在大小上亦因碎片而异，我想加入测量地块的大小，作为抵销的条件，将数目换算为密度。
据我了解，从以前的问题在这个网站上，这通常是为泊松模型，因为这些有一个日志链接。我与家庭ziP一起运行的GAM模型(mgcv包)具有link="identity“。据我所知，在这种情况下，抵消项将从答复中减去，而不是产生预期的答复/抵消率。
但是，当我用偏移项运行模型并绘制图时，结果似乎是给出了我想要的结果(我将泊松模型的图与ziP模型进行了比较)。
这是我使用的模型，在这个模型中，行会反映不同的喂养公会，logArea是碎片大小的日志，而
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
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有谁知道如何从模型输出(具有beta分布的mgcv GAM )获得拟合的φ参数？
参考提供的：
library(mgcv)
## Simulate some beta data...
set.seed(3);n<-400
dat <- gamSim(1,n=n)
mu <- binomial()$linkinv(dat$f/4-2)
phi <- .5
a <- mu*phi;b <- phi - a;
dat$y <- rbeta(n,a,b)
bm <- gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),family=betar
浏览 7提问于2019-11-26得票数 0
我试图同时对两个约束条件下的数据拟合一个GAM模型：(1)拟合是单调的(递增)，(2)拟合通过一个不动点，比如(x0,y0)。
到目前为止，我设法使这两个约束分别工作。
对于(1)，在的基础上，利用mgcv::mono.con()得到了满足单调性的线性约束，并利用mgcv::pcls()对模型协方差进行了估计。
对于(2)，在的基础上，利用模型公式中的偏移项，将节点位置的样条值x0设置为0+。
，但是，我很难同时结合这两个约束。我想一个方法是mgcv::pcls()，但我既不能(a)用偏移量将节点位置x0的样条值设置为0+，也不能(b)设置相等约束(我认为这可以产生(2
浏览 1提问于2021-03-16得票数 10
我正在使用R包mgcv拟合GAM，以估计均值和SD： b <- gam(list(Y ~ s(X1)+s(X2)+s(X3), ~ s(X1)+s(X2)+s(X3)),
family=gaulss(), data=somedata) 我可以使用gam.vcomp()函数来估计所解释的部分偏差，或者至少估计每个预测器的相对重要性吗？ 如果是:由于这是一个同时建模均值和方差的特例，我如何才能标准化相对重要性？我需要做的是： a <- gam.vcomp(b)
relative_importance <- a[ , 1] / sum(a[ , 1]) 或者我必
浏览 29提问于2020-12-04得票数 2
我试图将GAM模型与两个变量(x，y)的测试数据集相匹配，然后使用x变量预测y变量(我知道这没有多大意义，但它是更大开发的一部分，我正在测试一些东西)。构建gam模型是可行的，但是当我尝试进行预测时，它会给出一个错误：“data[txt]中的错误:下标超出界限”，我不明白问题出在哪里。如果它能够使用gam函数构建模型，那么它也应该能够运行predict.gam。
谢谢!
library(mgcv)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
# create dataframe
x = seq(0, 20, by = 0.5)
y = dnorm(x, mean(
浏览 1提问于2020-12-08得票数 1
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我目前正在使用沿连续梯度(高程)的比例变量(C3_proportion)在数据集上拟合glm()，并且我试图获得y=c(0.25,0.5,1)的x值。经过一些研究，似乎二项式glm将是我最好的选择。这是我的数据、模型和我能想出的ggplot2图。 # Library load
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
# Example data
df <- data.frame("mountain"="Sumapaz",
"C3_proportion"=c(0.2692308
浏览 39提问于2021-10-02得票数 0
我正在使用多变量GAM模型来了解更多关于多个地区的雾趋势。雾是由能见度低于某个阈值(< 400米)来确定的。我们的GAM模型用于确定能见度对一系列气象变量的响应。
然而，我现在面临的挑战是，我真的希望y轴是实际的可见性观察，而不是中心平滑。有趣的是，相对于该位置的平均可见度，可见度如何受到协变量的影响，但很难对平均可见度不同的多个位置进行比较(因此，可见性增强或减少的0点几乎没有可比较的意义)。
为了比较多个地点的结果，我尝试进行y轴的实际能见度观测，然后我将在我们感兴趣的能见度阈值(400米)上画一条线，以评估预测变量值在该阈值以下的情况(例如，低于400米的能见度与温度有关)。
一般
浏览 178提问于2019-05-29得票数 3
1回答
我想交叉验证一个GAM模型使用插入符号。我的GAM模型有一个二元结果变量，一个纬度和经度坐标对的各向同性光滑，然后是线性预测器。使用mgcv时的典型语法是：
gam1 <- gam( y ~ s(lat , long) + x1 + x2, family = binomial(logit) )
我不太清楚如何使用插入符号中的列车函数来指定这个模型。这或多或少是我的语法：
cv <- train(y ~ lat + long + x1 + x2,
data = data,
method = "gam",
浏览 1提问于2017-01-15得票数 11
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我使用R中mgcv包的gam函数将gam拟合到区间(0,1)上的数据。我的模型代码如下所示：
mod <- gam(y ~ x1 + x2 + s(latitude, longitude), faimly=betar(link='logit'), data = data)
模型拟合得很好，但当我绘制拟合的值与观测值时，它看起来如下所示：
plot(data$y ~ fitted(mod), ylab='observed',xlab='fitted')
显然，模型拟合的值大于1且小于0。这是不应该发生的。它违反了beta分布的假设。
浏览 26提问于2016-09-01得票数 1
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1回答
我正在使用来自gam包的mgcv来拟合一个模型。我将结果存储在model中，到目前为止，我一直在研究使用plot(model)的平滑组件。我最近开始使用lattice并喜欢它的输出。所以我想知道，是否可以用lattice绘制这些图？
这是我的数据集：
m2<- gam(TotalInd ~ s(dayinyear, by=as.numeric(Site=="1"), bs="cr")
+s(dayinyear, by=as.numeric(Site=="2"), bs="cr") + s(dayinyear,
b
浏览 2提问于2014-05-13得票数 0
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线性预测器在statsmodels.GLM类中的位置在哪里？
如果拟合模型mdl = sm.GLM(Y, X, family = family()).fit()等于R的mdl <- glm.fit(X, Y, family = family())，则R的eta是mdl$linear.predictors。但我似乎在状态模型中找不到eta。
现在我用X @ mdl.params来计算它们，这似乎有点乏味。
浏览 0提问于2022-04-13得票数 0
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1回答
在GAM (和GLM )中，我们正在拟合一个条件似然模型。因此，在对模型进行拟合后，对于一个新的输入x和响应y，我应该能够计算给定x的y特定值的预测概率或密度。例如，为了比较各种模型在验证数据上的适合性，我可能会这样做。是否有一种方便的方法在mgcv中安装了GAM？否则，我如何计算出所使用的密度的确切形式，以便适当地插入参数？
作为一个具体的例子，考虑一个负面的二项式GAM：
## From ?negbin
library(mgcv)
set.seed(3)
n<-400
dat <- gamSim(1,n=n)
g <- exp(dat$f/5)
## negative
浏览 2提问于2017-06-21得票数 1
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1回答
我有一个大数据集的二进制分类问题。
此外，dataset是相当平衡的67%的类0，33%的类别1。
与训练数据集相比，我在测试数据集中的准确度得分要低得多，这显然是一种过度拟合的情况。
📷
我的分类报告是
📷
如何改进我的模型？我尝试过欠采样，交叉验证，套索特征选择等。
浏览 0提问于2022-03-20得票数 0
我进行了一项分析，需要绘制两个变量之间的非线性关系。我读过样条回归，其中一个挑战是找到节点的数目和位置。因此，我很高兴在中读到广义加性模型适合“具有自动选择节点的样条模型”。因此，我开始阅读如何在R中进行GAM分析，我惊讶地看到gam()函数有一个knots参数。
现在我很困惑。R中的gam()函数是否运行一个原子式查找最佳结的GAM？如果是的话，我们为何要提出结论呢？此外，说“如果不提供它们，那么样条的节点就会均匀地放置在该术语所指的协变量值中。例如，如果用一个11节的x样条来拟合101个数据，那么每10(有序)x值就会有一个节点”。这听起来不像一个非常详细的算法，为节点的选择。
我找不到另
浏览 3提问于2020-02-05得票数 1
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我在R中有一个列车数据表，它总是有不同的列，例如，现在该数据表有以下列名： library(mgcv)
dt.train <- c("DE", "DEWind", "DESolar", "DEConsumption", "DETemperature",
"DENuclear", "DELignite") 现在我想要拟合一个带有集成平滑度估计的广义加法模型(= GAM)，它可以预测DE价格。目前，我将模型拟合如下： fitModel <- m
浏览 14提问于2020-11-16得票数 0
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我刚刚完成了安装使用mgcv包的GAM (我将称之为模型gam1.5)。我一直在玩vis.gam函数，我有一个问题是我无法解决的。
我想标准化我的模型的拟合值，所以当我使用vis.gam时，z轴有限值0，1。
我的想法是将规范化公式应用于GAM模型的$fitted.values中，如下所示：
gam1.5$fitted.values<-(gam1.5$fitted.values-min(gam1.5$fitted.values))/(max(gam1.5$fitted.values)-min(gam1.5$fitted.values))
然而，当我运行vis.gam时，它不会改变z轴的比
浏览 1提问于2017-06-22得票数 2
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我想做的事情很简单。尝试拟合gam模型，其中我可以确定烟雾样条的df (公式部分中的's‘函数)。调用gam模型应该返回fit，但是它会产生错误。我在这里做错什么了？
library(mgcv)
library(gam)
set.seed(2) ## simulate some data...
dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2)
b <- gam(y~s(x0,df = 5)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat)
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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我学会了如何使用R来进行F-检验，因为回归模型缺乏拟合，其中$H_0$：“回归模型中并不缺少拟合”。
其中，df_1是SSLF (缺少拟合平方和)的自由度，df_2是SSPE (纯误差平方和)的自由度。
在R中，F检验(例如对于有两个预测因子的模型)可以用以下方法计算。
anova(lm(y~x1+x2), lm(y~factor(x1)*factor(x2)))
示例输出：
Model 1: y ~ x1 + x2
Model 2: y ~ factor(x1) * factor(x2)
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1
浏览 1提问于2017-07-28得票数 2
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我正在尝试利用来自模型的拟合值，并需要它们与我正在处理的数据帧中的正确行相匹配。
下面是我运行的模型：
gam.outcome <- gamm4(formula = outcome ~ male + s(gpa),
random = ~ (1|school),
data=avr, na.action="na.exclude")
对于lmer对象，"na.exclude“选项将NAs保留在拟合值中，以便拟合(lmer.output)调用返回与数据帧相同的长度和顺序的向量。但在gamm4中
浏览 1提问于2012-11-19得票数 1
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我安装了两种型号，一种是gam，另一种是gamm。
gam(y ~ x, family= betar)
gamm(y ~ x)
因此，唯一的区别是分布假设。我在gam中使用betar，在gam中使用normal。
我想比较这两种模型，但我猜AIC不会起作用，因为这两种模型基于不同的方法？那么有没有其他合适的估计可以用来进行比较呢？
我知道我可以用gam来拟合第二个问题，但是为了这个问题，让我们忽略它。
浏览 2提问于2017-06-04得票数 0
有时，在使用这个包时，我只想评估一个参数或另一个参数的异构性。但是，我不认为我能够做到这一点，然后在一步内将一个更完整的模型匹配到终端节点。有办法吗？下面是我想要做的代码应该是什么样子(我认为)，但是它不起作用：
full_mod <-
function(y, x, weights = NULL, start = NULL, offset = NULL, ...) {
lm(y ~ x + 1, ...)
}
tree_1 <-
mob(
# assess heterogeneity in slope, ignoring intercepts
Sepa
浏览 6提问于2021-09-29得票数 1
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1回答
我有一个data.frame，有两个科尔，x=mz和y=res。DF中大约有200万行。当我绘制图表时，我得到了下面的内容。
📷
我想要做的是找到一种方法来定义两个二次曲线来拟合，得到这两条曲线，这两条曲线都是用橙色绘制的。如果能在短图中做这件事就太好了。我试着适应一个stat_smooth，但我没有能够接近我想要的结果。
plot <- ggplot(data=df, aes(mz, res)) + geom_point()
plot + stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ I(x^-2) - x)
📷
如果这是一件琐碎而明
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
1回答
当使用visreg包可视化带有对比图的GAM时，当图形为U型时，置信区间在拐点处变为零：
# Load libraries
library(mgcv)
library(visreg)
# Synthetic data
df <- data.frame(a = -10:10, b = jitter((-10:10)^2, amount = 10))
# Fit GAM
res <- gam(b ~ s(a), data = df)
# Make contrast figure
visreg(res, type = "contrast")
这看起来很不可
浏览 0提问于2017-09-19得票数 2
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1回答
MARS和GAM等模型是否假设异方差和IID错误？在某些假设上，文献中似乎存在分歧。看起来MARS比GAM更健壮，但在原始论文中没有明确说明。
如果正态性是一个问题，那么是否应该使用转换后的数据(Box-Cox或Yeo-Johnson)进行回归？
浏览 6提问于2021-04-09得票数 0
我正在用GAM来模拟时间趋势的logistic回归。然而，我想从它中提取拟合样条，将它添加到另一种模型中，这在GAM或GAMM中是无法安装的。
因此，我有两个问题：
我如何适应一个平滑的时间，以便我强迫一个结在一个特定的位置，同时让模型找到其他的结？
我如何从合适的GAM中提取矩阵，以便我可以将它作为不同模型的估算？
我正在运行的模型类型如下：
gam <- gam(mortality.under.2~ maternal_age_c+ I(maternal_age_c^2)+
s(birth_year,by=wealth2) + wealth2 +
浏览 2提问于2013-03-23得票数 18
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1回答
因此，我有一个统计模型，在这个模型中，我使用的是逐曲线因子，也就是，对某些类别的单独平滑曲线进行拟合，如下所示。(我不太注意数据/模型的含义，只是把它作为一个最小的例子。)
library(dplyr)
library(qgam)
library(mgcv)
data(UKload)
test <- gam(
NetDemand ~ te(wM, Posan, by = Year),
data = UKload %>% mutate(Year = as.factor(Year))
)
当我只是用s而不是张量来平滑曲线时，我很乐意使用visreg包，如下所示：
librar
浏览 0提问于2019-04-28得票数 1
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1回答
在绘制GAM模型的预测拟合时，有没有办法设置x轴限制？更具体地说，我使用'by =‘为因子的每个级别拟合一个平滑器，但是，每个因子级别都有不同的值范围。在ggplot中绘制变量会导致x轴自动适应‘x’的不同范围；然而，在拟合GAM (mgcv::gam())之后，plot.gam()的默认行为似乎是预测共享x轴限制上的值。
下面的虚拟数据对'x‘有一些连续变量，但在我的真实数据中，'x’是时间(年)，'group‘是采样位置。因为我没有在相同的时间范围内从每个站点收集数据，所以我觉得不适合在这些空虚的年份显示一个模型。
library(tidyverse)
li
浏览 38提问于2021-06-02得票数 1
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当使用平滑样条拟合广义加性模型时，stargazer只返回主效果，而不返回在summary(pros.gam)中可以看到的平滑项。观星者也可以退还这些吗？或者，是否有其他函数或包可以完成这项工作？
library(ElemStatLearn)
library(mgcv)
library(stargazer)
pros.gam=gam(lpsa~s(lcavol)+s(lweight)+s(age)+s(lbph)+svi
+s(lcp)+gleason+s(pgg45),data=prostate)
summary(pros.gam) # Table should include the
浏览 1提问于2013-06-14得票数 3
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我想用plot_ly软件包在R中进行三维曲面绘制。
我有三个向量，包括x，y和z值，如下所示；
x <- rep(1,times=40) # 40 values
y <- rep(2,times=40)
z <- rep(10, times=40)
就add_surface函数的用法而言，据我正确理解，我需要一个x-y坐标上z值的矩阵。
否则会给我带来错误；
plot_ly(x = x, y = y, z = z) %>% add_surface()
Error: `z` must be a numeric matrix
我怎样才能做z矩阵？
(在这里，z矩阵应该有
浏览 7提问于2020-05-02得票数 0
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我正在通过ISLR工作，被困在一个问题上。基本上，我试图创建一个遍历整个数据帧的函数。问题3.7，15a。
对每个预测器，拟合一个简单的线性回归模型来预测响应。描述你的结果。在哪一种模型中，预测器和反应之间有统计学上的显著关联？创建一些情节来支持您的断言。
所以我的想法是：
y = Boston$crim
x = Boston[, -crim]
TestF1 = lm(y ~ x)
summary(TestF1)
但这并不是正确的答案。我希望能把它分解为：
predictorsExtract 以crim作为响应，将具有统计意义的p值(或将insignificant)Move的p值提取
浏览 1提问于2020-07-29得票数 0
2回答
我有一个色和单色星系通量的数据集，看起来像倒置的V形，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [10, 8]
plt.style.use('fivethirtyeight')
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({'flux': [7953.371, 9045.019, 10052.73, 11174.9, 12468.98, 1
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
1回答
背景
PostgreSQL数据库使用PL/R调用R函数。计算Spearman相关性的R调用如下：
cor( rank(x), rank(y) )
同样在R中，对拟合的广义加性模型(GAM)的天真计算：
data.frame( x, fitted( gam( y ~ s(x) ) ) )
这里x代表1900年至2009年的年份，y是该年的平均测量值(例如最低气温)。
问题
拟合的趋势线(使用GAM)相当准确，如下图所示：
问题是，相关性(显示在左下角)不能准确地反映模型与数据的匹配程度。
可能的解决方案
提高关联精度的一种方法是对二进制数据进行均方误差(RMSE)计算。
问题
Q.1.
浏览 4提问于2010-06-18得票数 1
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1回答
回答了类似的问题；但是，这个问题有点不同，我无法应用该解决方案。我已经安装了使用网站数据格式的maxent。问题是我无法预测合适的模型。m1在路径D:/maxent中的输出看起来很好。我怀疑这两个错误(下面)与rJava有关，但我不知道解决方案。请参阅我的代码如下：
> m1 <- maxent(x = d, p = id, path = "D:/maxent",
args = c("-P", "noautofeature", "nolinear", "noquadratic"
浏览 5提问于2020-02-03得票数 0
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1回答
基于R的TIme级数分解
、、、
我正在使用带有forecast package的R来构建一些时间序列模型。现在，我正在使用tbats函数处理多季节数据。
当A图拟合模型时，我得到一个带有时间序列分量的图。我的问题是，slope组件到底是什么意思？(我在文档中找不到它)。
代码：
fit <- tbats(co2, use.trend= TRUE, use.box.cox = TRUE, seasonal.periods = c(12))
plot(fit)
谢谢!
浏览 5提问于2012-12-05得票数 3
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1回答
机器学习的r和PCA解释
、、、
我参加了课程中的实用机器学习，我对其中一项任务感到困惑。我想要非常清楚的是，我不是在发帖，因为我希望有人给我答案--我只想让帮助理解正在发生的事情。
我们正在学习PCA和预处理。我的理解是，PCA全部是试图将多个共线性变量合并成一个因子，而PCA算法试图在使用最少的变量数的情况下找到这些变量的最佳线性组合。例如，如果我有5个高度相关的变量，PCA可能会发现，仅仅在一个组合中使用其中的4个就可以解释最大的方差。然后，当你进行训练时，它会应用任何变量和系数的组合是一个单一的预测器，而不是单个变量(对吗)？
我很难理解幕后所发生的事情。例如，在一个讲座中，数据集中有58个变量(第58是DV)，我们试
浏览 4提问于2015-08-12得票数 2
如果这更适合在CrossValidated中使用，很抱歉。
我正在使用R中的mgcv软件包将GAM模型拟合到二项式数据。其中一个协变量是周期性的，因此我指定了bs = "cc"循环三次样条。我是在一个交叉验证框架中这样做的，但是当我使用predict函数拟合我的保持数据时，我得到了以下错误：
Error in pred.mat(x, object$xp, object$BD) :
can't predict outside range of knots with periodic smoother
以下是应该复制该错误的一些代码：
# generate data:
浏览 0提问于2012-08-01得票数 1
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1回答
假设我对数据进行了GAM模型的拟合：
model <- gam(Cases~s(Time, k=5, bs="cs"), data=dengue, family = gaussian(link = indentity))
数据长达32周。我如何预测未来4周(第33周至第36周)？
prediction <- predict(model, se.fit=T, n.ahead=4)
也许是这样的？提前谢谢。
浏览 3提问于2021-03-31得票数 1
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我试图用以下代码拟合具有二进制响应的广义加性模型：
library(mgcv)
m = gam(y~s(x1)+s(x2), family=multinom(K=2), data=mydata)
以下是我的数据的一部分(样本总数为443)：
mydata[1:3,]
y x1 x2
1 1 12.55127 0.2553079
2 1 12.52029 0.2264185
3 0 12.53868 0.2183521
但我收到了这个错误：
Error in offset[[i]] : attempt to select less than one elem
浏览 1提问于2017-06-18得票数 2
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我一直试图从R中的stats包中手动获取由predict.glm函数提供的响应值，但是，我无法这样做。我只知道如何使用二项分布手动获取值。我真的很感谢你的帮助。我创建了两个小模型(一个带有Gamma家族，一个带有逆高斯家族)。
library(stats)
library(dplyr)
data("USArrests")
#Gamma distribution model
model_gam <- glm(Rape~Murder + Assault + UrbanPop, data=USArrests, family=Gamma)
print(summary(mod
浏览 3提问于2022-08-28得票数 1
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据我所知，GAMM有一个随机误差或空间自相关误差结构。
我正在尝试运行一个具有空间自相关错误结构的GAMM模型，例如corExp (参见)。
但我被GAM的模特儿弄糊涂了。
下面是我的GAM (通用加性模型)代码。
library(mgcv)
mod.gam <- gam(Chave~s(Band_3) + s(Band_7) + s(Band_8) + s(BaCo_3_2) + s(BaCo_5_2) +
s(BaCo_5_3) + s(BaCo_5_4) + s(BaCo_8_2) + s(BaCo_8A_2),data = data)
summary(mod.gam)
fi
浏览 0提问于2019-09-06得票数 1
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根据这些数据：
UQdata MudUQ Estuary Site
7.00 10.9 NoriPau A
6.00 13.9 NoriPau A
5.00 10.3 NoriPau B
4.00 7.9 Porirua A
4.00 8.3 Porirua A
4.00 8.7 Porirua A
4.00 10.9 NoriPau B
3.00 9.8 Porirua B
3.00 9.8 Porirua B
3.00 1
浏览 0提问于2013-08-21得票数 2
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我试图拟合一个广义的加性logistic回归模型，但我得到了一个奇怪的错误：
gam_object = gam(event ~ s(time) + ., data = lapse_train, family = "binomial")
Error in terms.formula(gf, specials = c("s", "te", "ti", "t2")) : '.' in formula and no 'data' argument
为什么要告诉我这里没有数据争论，而这里显
浏览 0提问于2015-06-03得票数 2
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我使用mgcv包中的gam()拟合了一个零膨胀的泊松模型。 ziplss.fit.mixed <- gam(
list(
n.ind ~ as.factor(data.type) + s(year) +s(enz,bs="re") + s(clc.3,bs="re") + te(lon, lat),
~ as.factor(data.type) + s(year) + s(enz,bs="re") + s(clc.3,bs="re") + te(lon, lat)),
famil
浏览 27提问于2020-06-27得票数 0
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我需要根据二维坐标系上给定的一组点样本来预测下一个点。
我正在使用方法进行这样的预测。
请让我知道是否有比最佳拟合直线更好的方法？
我的代码如下：
public class LineEquation
{
public double m; //slope
public double c; //constant in y=mx+c
}
public class Point
{
public double x;
public double y;
}
public class BestFitLine
{
public Point[] points = ne
浏览 2提问于2013-07-17得票数 0
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我使用来自gam包的mgcv来拟合负二项式族中的广义加法模型。我有一个包含因变量y、自变量x、因子fac和随机变量ran的数据框架。我符合以下模型
gam1 <- gam(y ~ fac + s(x) + s(ran, bs = 're'), data = dt, family = "nb"
我在负二项式回归书中读到，模型仍有可能过度分散。我已经找到了在glm中检查过分散度的代码，但是我没有找到用于gam的代码。我也曾遇到过一些建议，只检查QQ图和标准化残差与预测残差，但我无法从我的图表中判断数据是否仍然过分散。因此，我正在寻找一个方程式来解决我的问题。
浏览 0提问于2019-12-15得票数 3
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当我用两个预测器拟合一个广义的加性模型时，我可以使用以下两个命令，
lm4 = gam(X3 ~ s(X1) + s(X2),data=pairmin2)
lm41 = gam(X3 ~ s(X1,X2), data=pairmin2)
这两个命令有何不同？
第二个问题是关于这个GAM的预测。首先，我定义了“y12”，在这里应该对拟合模型进行评估。
x1 = x2 = seq(0.01,0.99,0.01)
y12 = data.frame(expand.grid(x1,x2))
pred4 = predict(lm4,y12)
pred41 = predict(lm41,y12)
第一个命
浏览 6提问于2014-09-06得票数 1
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在R中，我想用一个包含范畴变量的gam模型进行拟合。我想我可以这样做(cat是绝对变量)。
lm(data = df, formula = y ~ x1*cat + x2 + x3);
但我不能做这样的事
gam(data = df, formula = y ~ s(x1)*cat + s(x2) + x3)
但以下工作：
gam(data = df, formula = y ~ cat + s(x1) + s(x2) + x3)
如何将一个范畴变量添加到其中一个样条中？
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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