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我想使用 gam 函数在 mgcv 包中运行分层 GAM。我在 brms 中使用了相同形式的模型没有问题，我最终将在 brms 中重新运行相同的模型，但是在周日提交摘要的截止日期，所以我想在 mgcv 中尝试模型以获得更快的结果。

我的公式：

f = MDS1 ~ 1 + exposed + s(YEAR,bs = "tp")+ s(LEVEL, bs = "tp") +
t2(YEAR, SITE, bs = c("tp","re")) + s(INTERTIDAL_TRANSECT, bs = "re",
m = 1)

我的数据：

Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  3992 obs. of  9 variables:
 $ unique_id          : chr  "Babb's Cove-1-0-1988" "Babb's Cove-1-0-1989" "Babb's Cove-1-0-1990" "Babb's Cove-1-0-1992" ...
 $ MDS1               : num  -0.607 -0.607 -0.607 -0.607 -0.607 ...
 $ MDS2               : num  0.19 0.19 0.19 0.19 0.19 ...
 $ MDS3               : num  0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 ...
 $ SITE               : chr  "Babb's Cove" "Babb's Cove" "Babb's Cove" "Babb's Cove" ...
 $ INTERTIDAL_TRANSECT: Factor w/ 21 levels "1","2","5","7",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ LEVEL              : num  0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 ...
 $ YEAR               : num  1988 1989 1990 1992 1994 ...
 $ exposed            : Factor w/ 2 levels "1","2": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 
 - attr(*, "sorted")= chr "unique_id"

我有两个问题：a）

当我尝试拟合模型时，fit_count <- gam(f, data = count_merge, method = "REML", family = gaussian())我得到：

Error in names(dat) <- object$term : 
  attribut 'names' [2] doit être de même longueur que le vecteur [1]

我认为这与公式的 t2() 参数有关。

b）我通常使用 brms 运行 GAM，我对该模型的公式是：

MDS1 ~ 1 + exposed + s(YEAR,bs = "tp")+ s(LEVEL, bs = "tp") + t2(YEAR, SITE, bs = c("tp","re"), full = T) +(1|r|INTERTIDAL_TRANSECT),
          family = gaussian()

我将公式调整为 mgcv::gam 的方法好吗？

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1 回答 1

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问一）

您的SITE向量是一个字符向量，它必须是一个因素。

问 b)

看起来不错，但您不需要m = 1在s(INTERTIDAL_TRANSECT, bs = "re")术语中使用。

如果您希望您的 {brms} 调用和 {mgcv} 之间的参数设置相同，您还应该使用该术语的full = TRUE选项。t2()

于 2022-01-29T15:12:31.183 回答