问题标签 [gam]

我对 R 相当陌生，目前正在阅读一本书“Generalized Additive Models”，Wood (2006) 对 R 的介绍，并进行了一些练习，特别是关于空气污染和死亡的部分，这是我感兴趣的领域。使用 mgcv 包我运行以下模型。

如何提取 pm10median 和 x 的 95% CI 的效果估计值并将输出导出到 CSV 或任何其他选项？

在下面找到运行时model0，我收到一条错误消息“ eval(expr, envir, enclos) 中的错误：找不到函数“Lag”。在发布此消息之前，我已经扫描了这个论坛和网络，但找不到相关的解决方案。我相信我的模型中的错误可能不是由于Lag下面显示的其他模型（1 和 2）可以运行而不会遇到任何问题。

我的主要动机是通过循环遍历解释变量及其滞后列表来运行 GAM 模型。

Gam + Lag 没有错误信息：

带有 Lag 且没有错误消息的 Lm：

我无法破译此错误的原因。我在第一个模型中做错了什么？

我正在绘图，ggplot2我想知道是否有一种方法可以捕获由它生成的点，stat_smooth或者至少知道它使用了哪些参数。

超过 1000 分我得到这个：" geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method. "我知道它用过gam method，但还有什么？

如果我不能像这个线程中所说的那样捕获数据点：

可以在 ggplot stat_smooth 调用后提取模型拟合参数吗？

我怎样才能复制 stat_smooth 所做的事情？

我对 stargazer 报告的功能印象深刻，因为它具有多种模型类型的灵活性。但是，我似乎无法使用 stargazer 来获得具有广义加法模型的乳胶表输出，即使文档声明它处理 gam 对象类型。这是一个MWE。

这是指定错误的输出。

我已经尝试过使用不同的游戏模型，但我得到了同样的错误。有没有人有幸使用 stargazer 和 gam 创建乳胶表？我在这里遗漏了什么还是这是一个错误？

规格：R 2.14.2，刚刚更新了相关包。

我正在使用 vis.gam() 绘制以下模型的结果：

制作情节的代码如下：

不幸的是，它产生的预测值超出了变量“maternal_age”和“birth_year”的数据范围。关于如何限制图中变量的预测值范围的任何建议view？

非常感谢，

安东尼奥·佩德罗。

我正在使用 GAM 对逻辑回归中的时间趋势进行建模。但是我想从中提取拟合的样条曲线以将其添加到另一个模型中，该模型无法在 GAM 或 GAMM 中进行拟合。

因此我有两个问题：

1. 如何随着时间的推移拟合平滑器，以便我强制一个结位于特定位置，同时让模型找到其他结？

2. 如何从拟合的 GAM 中提取矩阵，以便可以将其用作不同模型的插补？

我运行的模型类型如下：

我已经阅读了 GAM 的大量文档，但我仍然不确定。任何建议都非常感谢。

我正在使用gam模型caret.train（caret使用gam来自包mgcv）：

我没有看到fitted.values上面，但一个gam对象应该返回fitted.values- http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/Rdoc/library/gam/html/gam.html 结果，我无法绘制拟合与残差，以及其他一些功能也失败了。一种解决方法是gam直接使用而不是caret，但我也计划使用其他模型，并且想要一个一致的界面。

请指教。

编辑：

1. 数据快照 -dput(head(training))输出：

   /li>

2. str(fit)按照@nograpes 的建议显示fitted.values在里面。finalModel

   /li>

一个例子：

最后一个张量不想让我交互它两次。第一个是与模型矩阵中的每一项相乘的连续变量，第二个是一个因子——它为每个因子水平生成不同的表面。

编辑：最后一个术语将相当于te(x1*x2,x1*x3,by=as.factor(fac2)). 但是如果我发明了一个新变量x1x2 = x1*x2，我就失去了调用的能力predict.gam

我该如何编程？我需要上诉SmoothCon吗？如果是这样，如何实施的示例将非常有帮助。

谢谢！

（PS：我知道模型的异方差性质。功能，而不是错误。）

有没有办法在 R 中对 GAM 进行 k 折交叉验证？

我使用该mgcv软件包制作了一个 GAM。

我使用了包gamclass来使用CVgam，它给了我输出：

据我所知，这对于 10 倍交叉验证来说不是有用的输出吗？或者是吗？

谢谢

我注意到许多 R 模型允许使用“权重”参数（例如 cart、loess、gam、...）。大多数帮助功能将其描述为数据的“先验权重”，但这实际上意味着什么？

我有许多重复案例和二进制响应的数据。我希望我可以使用“权重”来编码每个输入和响应组合发生的次数，但这似乎不起作用。我还尝试将响应作为成功的比例，以及对每个协变量组合的总试验权重，但这似乎也不起作用（至少对于 gam 而言）。我正在尝试对上面列出的所有模型类型执行此操作，但对于初学者，如何为 gam [mgcv 包] 执行此操作？