R语言广义加法模型：分析预测AirPassengers时间序列数据

R语言广义加法模型：分析预测AirPassengers时间序列数据

时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究随时间变化的数据。AirPassengers数据集是一个经典的时间序列数据集，它记录了1949年至1960年期间每个月的航空乘客数量。在本文中，我们将使用R语言中的广义加法模型（Generalized Additive Model，GAM）来分析和预测AirPassengers数据集。

GAM是一种非参数的统计模型，可以用于探索和建模非线性关系。它结合了广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）的思想和非参数平滑技术，能够灵活地拟合各种类型的数据。在时间序列分析中，GAM可以帮助我们捕捉趋势、季节性和其他影响因素对数据的影响。

首先，我们需要加载必要的R包并导入AirPassengers数据集：

# 加载所需的包
library(gam)

# 导入AirPassengers数据集
data(AirPassengers)

接下来，我们可以查看数据集的结构和前几行：

# 查看数据结构
str(AirPassengers)

# 查看前几行数据
head(AirPassengers)

AirPassengers数据集包含一