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我正在使用 GAM 模型根据给定点的某些环境条件来预测物种丰度。我创建了一个广义加法模型 (GAM) 来执行此操作并以此为基础进行预测。但是，我在模型方程中有一个分类变量（沉积物类型 = [1,2,3,4]）。该方程似乎工作得很好，但是拟合的结果似乎将因子水平“1”吸收到截距中。见下文。

谁能解释这个模型发生了什么？我不完全明白。这是在 R 中使用 mgcv 包运行的。谢谢！

Equation:            
abundance ~ s(x) + s(y) + s(z) + s(w) + factor(Sediment)
Parametric coefficients:  
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

(Intercept)   ------------_7.138 ----- 0.000 ------7541.26   2e-16  
        factor(Sediment)2 -0.2496868  0.0016749 -149.08   2e-16  
        factor(Sediment)3 -0.5128687  0.0058931  -87.03   2e-16  
        factor(Sediment)4 -0.1467369  0.0034606  -42.40   2e-16

Approximate significance of smooth terms:  
              _________   _edf Ref.df  Chi.sq p-value    
s(x) 3.983      4   69264  2e-16  
s(y)  3.998      4 1147536  2e-16   
s(z)  3.995      4  197458  2e-16  
s(w)   3.999      4  340085  2e-16
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截距代表沉积物类型 1 的平均丰度，因为这将是参考水平（第一水平）。估计值是其他沉积物类型水平的系数，表示该类型与参考水平（沉积物类型 1）的偏差。

这是模型中因子变量的标准约定；如果您在模型中有截距，则无法表示它，并且因子的每个级别作为模型矩阵的结果列将彼此线性相关 - 您可以用至少少一列表示相同的信息模型矩阵。

如果需要，可以通过添加- 1到公式中来删除截距，但我在这里看不到这样做的原因。

于 2012-06-12T17:29:25.713 回答