R语言中mgcv包的广义加性模型拟合

最新推荐文章于 2024-12-31 16:38:36 发布
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本文介绍了R语言中mgcv包的广义加性模型（GAM）拟合方法，包括如何安装加载mgcv包、准备数据集、使用gam函数建立非线性关系模型，以及如何查看模型摘要信息。通过实例展示了如何利用s()函数进行平滑建模，并提及了其他平滑函数类型和包的高级功能。

R语言中mgcv包的广义加性模型拟合

广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种常用的统计模型，它可以用于探索响应变量与预测变量之间的非线性关系。在R语言中，mgcv（Mixed GAM Computation Vehicle）包提供了强大的工具来拟合广义加性模型。本文将介绍如何使用mgcv包中的gam函数进行广义加性模型的拟合，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装并加载mgcv包。可以使用以下代码完成这一步骤：

install.packages("mgcv")  # 安装mgcv包
library(mgcv)             # 加载mgcv包

接下来，我们需要准备数据集，其中包含响应变量和预测变量。假设我们的数据集名为"dataset"，其中包含一个连续型的响应变量"y"和一些预测变量"X1"、"X2"等等。你可以根据自己的数据集进行相应的调整。

# 创建数据集
dataset <- data.frame(y = y_values, X1 = x1_values, X2 = x2_values, ...)

一旦数据集准备好了，我们可以使用gam函数拟合广义加性模型。gam函数的基本语法如下所示：

model <- gam(formula, data, ...)

其中，"formula"是一个公式对象，用于指定模型的形式

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R语言中使用mgcv包拟合广义加性模型
2301_79326588的博客
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R语言中使用mgcv包拟合广义加性模型广义加性模型（Generalized Additive Models，GAMs）是一种灵活的统计建模方法，用于探索响应变量与预测变量之间的非线性关系。在R语言中，mgcv包提供了一个强大的工具，用于拟合广义加性模型。本文将介绍如何使用mgcv包中的gam函数来拟合广义加性模型，并提供相应的源代码示例。
R语言中的样条平滑回归模型
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R语言mgcv包gam（）函数中文帮助文档（中英文对照）.doc
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R语言mgcv包广义可加模型对分类曲线进行拟合
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前段时间我已经发表了一篇文章《利用广义可加模型对分类数据进行曲线拟合》，那时是使用vgam包拟合的，后面查资料突然发现vgam包的vgam函数和mgcv包的gam函数还是有区别的，最主要的一个是vgam函数不能进行交互分析，做出来的图和gam函数还是有区别的，因此重发一篇。数据变量很多，我解释几个我等下要用的，HBP是否发生高血压，结局指标，AGE年龄，是我们的协变量，ALH某种治疗方案，分为0和1。这样一个用于发表的图形就做好了，是不是和上面的论文的图形一模一样呀，提取数据后生成预测值。......
R语言基于mgcv包进行广义可加模型及交互作用演示（2）
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dege857的博客
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使用R语言进行广义加性模型拟合的高级方法——mgcv包中的gam函数
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恩赐 概述 基于“ ggplot”的优美图形和实用程序功能，可用于使用“ mgcv”软件包安装的广义加性模型（GAM）。 为'mgcv'提供的GAM提供plot()方法的重新实现，以及估计的平滑度的'tidyverse'兼容表示。 特征 特惠的主要特点是目前 一个基于ggplot2的替代品mgcv:::plot.gam() ： draw(gam_model) 。 例如，Gu＆Wahba的经典四项加法示例： 或对于二元平滑： 注专家平整器（ bs %in% c("sos","mrf","so")目前不支持，但单因素，因素和连续by -variable润滑肌肤，简单的随机效应润滑肌肤（ bs = 're' ） ，因子平滑交互平滑（ bs = "fs" ），并支持双变量张量积平滑， 拟合的平滑器的导数估算： derivatives() （ fderiv(gam_model)旧功能），
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R语言中mgcv包的gam函数与线性回归模型的性能比较
TechInk的博客
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通过比较模型的性能指标，如MSE和R-squared，我们可以评估模型的拟合能力。然而，如果数据存在复杂的非线性关系，或者需要更高的灵活性来处理数据中的噪声和变异性，广义加性模型可以提供更好的拟合结果。希望本文能够帮助读者理解R语言中mgcv包的gam函数与线性回归模型的差异和性能比较，并在实际应用中选择适较，并在实际应用中选择适当的模型。广义加性模型的结果显示了非参数平滑函数的估计结果，包括平滑项的基函数、平滑项估计的自由度、系数估计、标准误差、t值以及显著性水平等信息。
Applied Spatial Statistics（十二）使用 `mgcv` 包的广义加性模型 (GAM)
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% RFormula:------在“参数系数：”部分，它列出了线性预测因子的系数（如果有）。这里我们有一个全局截距，等于 25.18，并且它是显著的。在“平滑项的近似显著性：”部分，它列出了每个平滑器的估计自由度 (edf) 和 F 统计量。对于“edf”：如果它接近 1，则表示关系是线性的。2 的 edf 相当于二次曲线，依此类推，更高的 edf 描述的曲线更弯曲。在这种情况下，价格与 mpg 几乎是线性的，但 rpm 与 mpg 是最非线性的。
利用重抽样获取mgcv包的广义可加模型函数曲线的可信区间（3）
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自采样目前广泛应用与统计学中，其原理很简单就是通过自身原始数据抽取一定量的样本（也就是取子集），通过对抽取的样本进行统计学分析，然后继续重新抽取样本进行分析，不断的重复这一过程N（大于500次以上）次，然后得到N个统计结果，然后进行区间分析，得到最终结果。 上一章我们介绍了BOOT重抽样获取C指数的可信区间，今天我们来介绍利用sample函数重抽样获取广义可加模型函数曲线的可信区间，这可是一个非常实用的技能，假设我们想了解某连续变量和结果之间的关系，可以使用mgcv包获得两者之间的曲线关系，但是mgcv不
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CyberJolt的博客
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广义可加模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种灵活的统计模型，用于建模响应变量与预测变量之间的非线性关系。R语言提供了丰富的工具和包来实现广义可加模型的建模和分析。通过灵活地选择平滑项和线性项，广义可加模型可以很好地捕捉到非线性关系，对于各种统计建模问题都具有广泛的应用。除了拟合模型和查看摘要信息外，我们还可以使用广义可加模型进行预测。接下来，我们将使用一个示例数据集来说明广义可加模型的建模过程。你可以根据你的数据和研究问题自由选择使用平滑项和线性项。
R语言中mgcv包的gam函数与线性回归的性能比较
TechBurst的博客
08-17 405
为了解决这个问题，可以使用广义加性模型（Generalized Additive Models，简称GAMs），其中一个常用的实现是R语言的mgcv包中的gam函数。综上所述，相比于线性回归模型，使用mgcv包中的gam函数建立广义加性模型能够更好地拟合非线性关系的数据。与线性回归不同，广义加性模型允许自变量和因变量之间的关系为非线性关系，通过使用平滑函数（s函数），我们可以更好地捕捉到这种非线性关系。从结果可以看出，广义加性模型的R方值相较于线性回归模型更高，这说明广义加性模型能够更好地拟合数据。
R语言利用mgcv广义加性模型代码
12-03
在R语言中，`mgcv`包提供了一套强大的工具用于构建广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs），特别是那些包含非线性效应和高维数据的情况。广义加性模型（Generalized Additive Models, GAMs）是一种特殊类型的GLM，其中响应变量与自变量之间的关系被视为各部分的和，每一部分对应一个单一的光滑函数。 以下是一个简单的例子，展示如何使用`mgcv`包创建一个基本的二元GAM模型： ```R # 首先需要安装并加载mgcv包 install.packages("mgcv") library(mgcv) # 假设我们有一个数据集df，其中y是响应变量，x1和x2是两个解释变量 data(df) # 假设df已经加载 # 定义GAM模型 model_gam <- gam(y ~ s(x1, bs = "cs") + s(x2, bs = "cs"), data = df, family = binomial()) # 这里's()'函数用于指定自变量的光滑函数，bs="cs"表示使用样条光滑，适合连续和分类变量 # family=binomial()指定了二项分布作为响应变量的分布 # 查看模型摘要 summary(model_gam) ``` 在这个例子中，`gam()`函数用于拟合模型，`family`参数决定了损失函数和响应变量的分布。运行`summary()`会显示模型的详细信息，包括系数、AIC/AICc值等。
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