问题标签 [gam]

我知道随机效应和平滑曲线估计之间存在对偶性。在此链接中，Simon Wood 描述了如何使用 mgcv 指定随机效应。特别值得注意的是以下段落：

例如，如果 g 是一个因子，则 s(g,bs="re") 为 g 的每个级别生成一个随机系数，所有随机系数都建模为 iid normal。

经过快速模拟，我可以看到这是正确的，并且模型拟合几乎相同。然而，可能性和自由度是非常不同的。谁能解释其中的区别？应该使用哪一种进行测试？

完全披露：我遇到这个问题是因为我想拟合一个还包括随机效应（重复测量）的 GAM，但需要知道我是否可以信任这些模型下的基于可能性的测试。

我正在尝试制作一个二项式 GAM。630 万行数据（因此是bam）。我有两个随机效应（40 和 7 个级别）s(...,"re")，使用 3 个分类变量（5 + 5 + 4 个级别）和一个循环平滑（s(Hour, by = GroupAB, bs = "cc")）。GroupAB 有 25 个级别，是前面提到的两个变量之间的串联，我在平滑之外包括了这些变量之间的额外交互。类似的东西(y~s(..,"re") + s(..,"re") + s(Hour, by = GroupAB, "cc") + A * B + C, family ="binomial")。

当我运行模型时，我收到以下错误消息：

我已经追踪到 bam 试图制作稀疏矩阵（sparse.matrix.model()在https://github.com/cran/mgcv/blob/master/R/bam.r中）。看到它使用了 的chunk.size=参数bam()，我开始玩弄它。在将块大小从 10k 增加到 75K 后，我让模型运行并给出了合理的结果。

但为什么首先会出现错误？是否有避免此错误消息的技巧？还是和数据有关？

尝试在 R 中绘制 gam 对象时看到错误消息：

我正在使用基本命令：

此错误并非特定于我正在使用的任何数据，因为它也在例程结束时出现：

为了完整起见，这里是一些示例代码：

这是我的系统：

嗨，我目前正在使用 gam 模型估计幸福和年龄。我的回归命令是

我想可视化交互式变量“s(age):nochild”的估计效果visreg。我正在努力这样做，因为在使用时只出现了对年龄和 nochild 的估计

我希望图表看起来像这样

• Y轴：s（年龄）：nochild

• X轴：年龄

但是，我不确定如何执行此操作，visreg或者是否有任何其他命令可以帮助执行此操作？

非常感谢你提前

我正在使用 R 中的“mgcv”和连续的“by”变量创建一个可变系数 GAMM，方法是使用该by设置。但是，我很难找到“by”变量影响的参数估计值。在这个例子中，我们确定了温度对单个鸡蛋的空间依赖性影响t（即温度对单个鸡蛋的线性影响如何随空间变化）：

然后，我们可以绘制s(la,lo, by = t)针对预测变量的预测效果t：

但是，我找不到t每个采样位置的“按”变量的参数估计值的列表/函数。summary(), coef(), 并且predict()不给你参数估计。

任何帮助，将不胜感激！

I'm compiling using RMarkdown and knitr a short protocol for me (in one html file), about modelling. The basis is Zuur, A. F. "leno, E. N, Walker, NJ, Saveliev, AA & Smith, G M. 2009: Mixed effects models and extensions in ecology with R."

I downloaded the code and the datasets shared in their website1 and I'm mixing it with other sources and comments to produce something useful for me. In this website you can freely download the two dataset I'm using.

The main problem is that I'm trying to mix something made with mgcv package and something with gam package.

I clearly understood from this two topics that this is the problem:

R Package conflict between gam and mgcv?
Are there known compatibility issues with R package mgcv? Are there general rules for compatibility?

But I would like to find a solution. Obviously as answered in theese two topics specify the package or detach the unused one does not work. I just tried in my code.

Those are the parts that are causing me problems:

Does anyone knows a way to "detach" completely mgcv or gam? Or a code that can "reaload" the entire environment when I have to compile the gam part?

My sessionInfo if it is useful.

我正在尝试使用参数从gamm模型（来自mgcv包）生成预测。newdata我想对lme模型的一部分进行预测，以便预测包括随机效应。但是，我认为，由于模型系数的命名方式，我遇到了问题。

我的问题是，应该如何newdata构造/命名论点以允许预测。谢谢。

阿米韦

产生错误

predict.lme(mod$lme, newdata = d) 中的错误：无法评估“newdata”上所需级别的组

如果我在nlme没有样条项的情况下运行模型，则newdata执行没有问题

信息：我没有将随机效果指定为样条曲线 (s(. , bs="re"))，因为我的 RE 比上面的示例更复杂。

我正在GAM为我的数据集使用（广义相加模型）。该数据集有 32 个观测值，有 6 个预测变量和一个响应变量（即功率）。我正在使用包的gam()功能mgcv来适应模型。每当我尝试拟合模型时，我都会收到一条错误消息：

从这个错误消息中，我推断与观察数相比，我有更多的预测变量。我猜这个错误是在交叉验证过程中产生的。有没有办法处理这个错误？

我为此使用以下代码，

在这里，我用dput()函数附加数据

我有一个由 vis.gam（mgvc 包）生成的 GAM 图，我正在尝试更改字体大小、标签位置并设置由 ticktype="detailed" 生成的次要刻度（不是必需的但可取的）。

我在 vis.gam 的文档和 GAM 图的文献中都没有找到这个选项。

有什么办法吗？

感谢您提供任何帮助或提示。

最好的，

胡安卡洛斯