首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在R (gam)中生成带有阴影的图?

在R中使用(gam)生成带有阴影的图可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装并加载了mgcv包,因为(gam)函数是该包的一部分。
代码语言:txt
复制
install.packages("mgcv")
library(mgcv)
  1. 创建一个(gam)模型并拟合数据。这里假设你已经有了一个数据集data,并且已经定义了一个(gam)模型model
代码语言:txt
复制
model <- gam(y ~ s(x), data = data)
  1. 使用predict函数来生成预测值和置信区间。
代码语言:txt
复制
predictions <- predict(model, newdata = data, se.fit = TRUE)
  1. 使用plot函数绘制图形,并使用type = "l"参数指定线条类型。
代码语言:txt
复制
plot(data$x, data$y, type = "l")
  1. 使用lines函数绘制阴影区域。
代码语言:txt
复制
lines(data$x, predictions$fit, lwd = 2)  # 绘制预测线条
lines(data$x, predictions$fit + 2 * predictions$se.fit, lty = 2)  # 绘制上置信区间线条
lines(data$x, predictions$fit - 2 * predictions$se.fit, lty = 2)  # 绘制下置信区间线条

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
install.packages("mgcv")
library(mgcv)

# 创建数据集
data <- data.frame(x = seq(0, 10, by = 0.1),
                   y = sin(seq(0, 10, by = 0.1)) + rnorm(101, 0, 0.2))

# 创建(gam)模型并拟合数据
model <- gam(y ~ s(x), data = data)

# 生成预测值和置信区间
predictions <- predict(model, newdata = data, se.fit = TRUE)

# 绘制图形
plot(data$x, data$y, type = "l")
lines(data$x, predictions$fit, lwd = 2)  # 绘制预测线条
lines(data$x, predictions$fit + 2 * predictions$se.fit, lty = 2)  # 绘制上置信区间线条
lines(data$x, predictions$fit - 2 * predictions$se.fit, lty = 2)  # 绘制下置信区间线条

这样就可以在R中生成带有阴影的图了。请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的数据和需求进行调整和修改。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

以下是一些建议方法: 计算并绘制平均平滑效果:利用适当统计软件包(Rmgcv和ggeffects或margins包),可以计算并绘制考虑所有其他预测变量影响平均平滑效果。...使用更高级绘图和摘要工具:采用专门统计绘图和摘要工具(ggeffects、sjPlot等R包),可以方便地生成各种类型效应,包括条件效应、交互效应等,从而更全面地展示GAM复杂结构。...在R,使用mgcv包predict.gam()函数,并设置type = 'lpmatrix',我们可以轻松地生成这个矩阵。无论是针对新数据还是拟合模型时使用原始数据,这一操作都同样适用。...我们可以从我们之前制作 GAM 重新制作浓度效应之一 plot_predictions 我们可以生成完全相同,但现在有了 GLM。...如何在期刊精准报告GAM影响? 最终,我将聚焦于解答GAM领域一个普遍疑问:如何有效地传达这些复杂而精细分析结果?

14510

YOLO & GhostNet | 实现了准确定位和分类,同时实现在复杂环境模型准确性和性能!

标准GhostNet模块可以用以下步骤替换传统卷积块,对于输入特征 X\in\mathbb{R}^{C\times H\times W} :首先,使用深度卷积减少输入特征通道维度,结果表示为 Y...在相同输入特征 \mathbb{R}^{C\times H\times W} 和相应相同输出条件下 \mathbb{R}^{C^{\prime}\times H\times W} ,标准卷积模块和...格式所示,优化泛化误差关键是控制损失函数 \hat{L}(\theta) 和一阶平坦性 R_{\rho} 。通过更新控制损失值梯度和一阶平坦性权重,GAM逐渐减少泛化误差。...作者选取了一些测试图像以及每次实验生成热力图进行对比5。...然而,无论注意力机制是否能显著提高检测准确度,提升幅度总是有限。如何在保持模型轻量级特性同时进一步提升模型性能,是每个人都需要考虑问题。

70510
  • 【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用|附代码数据

    回归模型 假设我们有一些带有两个属性Y和X数据。如果它们是线性相关,则它们可能看起来像这样: 为了检查这种关系,我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y方法。...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(样条曲线)作为回归模型预测因子。...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与因变量关系。让我们诊断模型gam_4和gam_6。...---- 本文摘选 《 R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用 》 。...GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归与偏残差 R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化 R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、

    1.2K10

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    环境科学许多数据不适合简单线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述 这基本上就是具有 光滑函数广义线性模型(GLM)扩展 。...---- 点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用 左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析 在R运行GAM。...check.gam 快速简便地查看残差。...model_matrix <- predict(gam_y, type = "lpmatrix") plot(y ~ x) 现在,让我们绘制所有基函数,然后再将其添加到GAM(y_pred)预测...R语言非参数模型厘定保险费率:局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归与偏残差 R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化 R语言里非线性模型

    1K00

    R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化

    我们需要加载mgcv library('mgcv') 受欢迎例子数据集 dat数据在GAM相关研究得到了很好研究,包含了一些协变量--标记为x0到x3--这些协变量在不同程度上与因变量有非线性关系...绘制光滑_函数_ 为了将估计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。...为了使GAM模型四个估计光滑_函数_可视化,我们将使用 plot(mod) 结果是绘制mod GAM每一个光滑_函数_。...这四张图中每一张都是通过用户可访问函数生成,函数实现了一个特定。例如,qqplot(mod)产生上图左上方Q-Q。...可以处理mgcv可以估计大多数光滑_函数_,包括带有因子和连续副变量按变量光滑_函数_、随机效应光滑_函数_(bs = 're')、二维张量积光滑_函数_,以及带有参数项模型。

    87830

    【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用

    2回归模型 假设我们有一些带有两个属性Y和X数据。如果它们是线性相关,则它们可能看起来像这样: 为了检查这种关系,我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y方法。...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(样条曲线)作为回归模型预测因子。...事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,: 摘自Wood _(2017)_GAM更正式示例 是: 其中: μi≡E(Yi),Y期望 Yi〜EF(μi,ϕi),Yi是一个响应变量,根据均值μi...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与因变量关系。让我们诊断模型gam_4和gam_6。...本文摘选《R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用》

    1.8K20

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    环境科学许多数据不适合简单线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述 这基本上就是具有 光滑函数广义线性模型(GLM)扩展 。...---- 点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用 左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析 在R运行GAM。...check.gam 快速简便地查看残差。...model_matrix <- predict(gam_y, type = "lpmatrix") plot(y ~ x) 现在,让我们绘制所有基函数,然后再将其添加到GAM(y_pred)预测...R语言非参数模型厘定保险费率:局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归与偏残差 R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化 R语言里非线性模型

    95400

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    ----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R运行GAM。...check.gam 快速简便地查看残差。...model_matrix <- predict(gam_y, type = "lpmatrix")plot(y ~ x)现在,让我们绘制所有基函数,然后再将其添加到GAM(y_pred)预测。...点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言非参数模型厘定保险费率...:局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归与偏残差R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条

    1.2K20

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    ----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R运行GAM。...check.gam 快速简便地查看残差。...model_matrix <- predict(gam_y, type = "lpmatrix")plot(y ~ x)现在,让我们绘制所有基函数,然后再将其添加到GAM(y_pred)预测。...点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言非参数模型厘定保险费率...:局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归与偏残差R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条

    1.8K20

    实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

    2回归模型 假设我们有一些带有两个属性Y和X数据。...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(样条曲线)作为回归模型预测因子。...事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,: 摘自Wood _(2017)_GAM更正式示例 是: 其中: μi≡E(Yi),Y期望 Yi〜EF(μi,ϕi),Yi是一个响应变量,根据均值...9检查模型: 该 gam.check() 函数可用于查看残差,但它也可以测试光滑器以查看是否有足够结来描述数据。但是如果p值很低,则需要更多结。...上面的示例显示了基于样条GAM,其拟合度比线性回归模型好得多。 12参考: NELDER, J. A. & WEDDERBURN, R. W. M. 1972.

    1.3K10

    R语言广义线性模型(GLM)广义相加模型(GAM):多元平滑回归分析保险投资风险敞口

    p=13885 ---- 在之前课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续解释变量)。...,让我们使用样条曲线平滑这两个变量, 使用加法平滑函数,我们获得了一个对称(由于加法特性) 而带有二元样条回归gam 我不能在广义线性模型中使用双变量样条,但是考虑到广义可加模型(现在绝对不是可加模型...,也许我们应该允许某些司机价格被低估(尤其是在投资组合很少见情况下)。...Models部分折叠Gibbs R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM R语言曲线回归:多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析...SPSS等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析

    2.3K30

    Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

    经验研究表明, 与同类其他方法相比,  R / S_带来了更好结果,例如自相关,光谱分解分析。...可以看出,随着多次上升和下降,价格保持在相对较低水平。从自相关可以看出原始数据明显自相关。QQ和PP形状表明该过程接近正态,但是_重尾分布_。...残差平方在中心更加尖峰,表明分布尾部比标准残差尾部更重。让我们检查一下ACF。 plot_acf(std_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影置信区。让我们查看残差平方。...交易天数 mu = 0.0622 #收益 vol = 0.3737 #波动率 daily_returns=np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #生成...= np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #设定起始价格,并创建由上述随机每日收益生成价格序列 #将每次模拟运行结束值添加到我们在开始时创建空列表

    1.3K00

    Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

    经验研究表明, 与同类其他方法相比,  R / S_带来了更好结果,例如自相关,光谱分解分析。...可以看出,随着多次上升和下降,价格保持在相对较低水平。从自相关可以看出原始数据明显自相关。QQ和PP形状表明该过程接近正态,但是_重尾分布_。...残差平方在中心更加尖峰,表明分布尾部比标准残差尾部更重。让我们检查一下ACF。 plot_acf(std_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影置信区。让我们查看残差平方。...交易天数 mu = 0.0622 #收益 vol = 0.3737 #波动率 daily_returns=np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #生成...= np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #设定起始价格,并创建由上述随机每日收益生成价格序列 #将每次模拟运行结束值添加到我们在开始时创建空列表

    92830

    Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

    经验研究表明, 与同类其他方法相比,  R / S_带来了更好结果,例如自相关,光谱分解分析。...可以看出,随着多次上升和下降,价格保持在相对较低水平。从自相关可以看出原始数据明显自相关。QQ和PP形状表明该过程接近正态,但是_重尾分布_。...残差平方在中心更加尖峰,表明分布尾部比标准残差尾部更重。让我们检查一下ACF。 plot_acf(std_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影置信区。让我们查看残差平方。...交易天数 mu = 0.0622 #收益 vol = 0.3737 #波动率 daily_returns=np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #生成...= np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #设定起始价格,并创建由上述随机每日收益生成价格序列 #将每次模拟运行结束值添加到我们在开始时创建空列表

    60500

    Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测

    经验研究表明, 与同类其他方法相比, R / S_带来了更好结果,例如自相关,光谱分解分析。...可以看出,随着多次上升和下降,价格保持在相对较低水平。从自相关可以看出原始数据明显自相关。QQ和PP形状表明该过程接近正态,但是_重尾分布_。...残差平方在中心更加尖峰,表明分布尾部比标准残差尾部更重。让我们检查一下ACF。 plot\_acf(std\_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影置信区。让我们查看残差平方。...交易天数 mu = 0.0622 #收益 vol = 0.3737 #波动率 daily_returns=np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #生成...= np.random.normal((1+mu)**(1/T),vol/sqrt(T),T) #设定起始价格,并创建由上述随机每日收益生成价格序列 #将每次模拟运行结束值添加到我们在开始时创建空列表

    3.2K10

    r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析

    将工作日字符转换为整数,并使用recode包函数car重新编码工作日,以适应一周出现情况:1.星期一,…,7星期日。...我们在一天中有48个测量值,在一周有7天,因此这将是我们用来对响应变量进行建模自变量–电力负荷。 训练我们第一个GAM。...P值:给定变量对响应变量统计显着性,通过F检验进行检验(越低越好)。\(R ^ 2 \)–调整后R平方(越高越好)。我们可以看到R-sq。(adj)值有点低......拟合值: 现在,让我们尝试上述张量积交互。这可以通过function完成te,也可以定义基本函数。 ## [1] 0.9268452 与以前模型相似gam_2。...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与响应关系。让我们为它们制作模型gam_4和gam_6。

    1.6K11

    R语言自适应平滑样条回归分析

    平滑程度由参数控制,通常在0和1之间范围内。 为了说明,我们考虑由来自1910至2004年小麦产量数据集 。 生成数据,并叠加样条曲线平滑度。...在R,可通过 supsmu 函数获得 超级平滑器。 为了说明这一点,考虑汽车数据。以下几行产生了 重量 与 MPG关系,并叠加了一条超平滑线。...该显示如下: ​ 带有面板平滑算法 在使用点阵图形时,我们已经看到了 panel.lmline 使用 ,它在点阵图每个面板显示最佳回归线。...可以使用类似的函数 panel.loess 在每个面板叠加局部加权回归平滑器。作为简单说明,考虑内置 Orange 数据集,其中包含有关几棵橙树年龄和周长信息。...(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA) 3.基于R语言lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析

    1.3K11

    r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析

    将工作日字符转换为整数,并使用recode包函数重新编码工作日:1.星期一,…,7星期日。...在绘制时间序列可以看到两个主要季节性:每日和每周。我们在一天中有48个测量值,在一周有7天,因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模自变量。 训练我们第一个GAM。...P值:给定变量对因变量统计显着性,通过F检验进行检验(越低越好)。调整后R平方(越高越好)。我们可以看到R-sq.(adj)值有点低。 让我们绘制拟合值: ?...拟合值: ? 现在,让我们尝试上述张量积交互。这可以通过function完成te,也可以定义基本函数。 ## [1] 0.9268452 与以前模型相似gam_2。...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与因变量关系。让我们诊断模型gam_4和gam_6。

    92720

    r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析|附代码数据

    我们在一天中有48个测量值,在一周有7天,因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模自变量。训练我们第一个GAM。...P值:给定变量对因变量统计显着性,通过F检验进行检验(越低越好)。调整后R平方(越高越好)。我们可以看到R-sq.(adj)值有点低。让我们绘制拟合值:我们需要将两个自变量交互作用包括到模型。...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与因变量关系。让我们诊断模型gam_4和gam_6。...最受欢迎见解1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测2.python利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析3.使用r语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析4.r...语言多元copula-garch-模型时间序列预测5.r语言copulas和金融时间序列案例6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列随机波动7.r语言时间序列tar阈值自回归模型8.r语言k-shape

    20800

    Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

    点击标题查阅往期内容R语言中SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状可视化比较KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数...PYTHON实现谱聚类算法和改变聚类簇数结果可视化比较有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对、平行坐标图、树状可视化城市宏观经济指标数据...聚类建模和GAM回归R语言聚类算法应用实例对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测【视频】R语言广义相加模型...(GAM)在电力负荷预测应用R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中广义线性模型

    84900
    领券