R语言广义可加模型

最新推荐文章于 2023-08-28 19:39:17 发布
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本文介绍了R语言中使用mgcv包构建广义可加模型（GAM）的方法。GAM允许非线性函数关系和自变量交互作用，比线性回归更灵活。示例展示了如何生成数据，使用s()指定平滑函数，通过gam()建立模型，并用summary()检查拟合结果。实际应用中需根据数据选择合适的平滑函数和参数。

广义可加模型（Generalized Additive Models，GAM）是一种基于非线性函数关系的广义线性模型，它可以拟合非线性关系的数据，同时还可以考虑多个自变量之间的交互作用。与线性回归模型相比，GAM更加灵活，可以适用于更广泛的数据类型和分析问题。

在R语言中，可以使用mgcv包来进行广义可加模型的建模。下面是一个例子，展示如何使用mgcv包来建立广义可加模型：

# 导入mgcv包
library(mgcv)

# 构造一个示例数据
n <- 100
x <- rnorm(n, 0,
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R语言构建广义相加模型
DevForge的博客
08-19 881
广义相加模型（Generalized Additive Model，简称GAM）是一种灵活的统计模型，能够适应非线性和非参数变量之间的关系。它结合了广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）的特点和非线性平滑函数的灵活性，能够处理各种类型的响应变量。此外，广义相加模型还可以处理各种类型的响应变量，例如连续型、二元型和计数型变量。包提供了构建广义相加模型的功能，通过使用平滑函数可以灵活地建模非线性关系。包，该包提供了构建广义相加模型的函数。函数构建了广义相加模型，其中使用。
线性关系r范围_广义相加模型及其R实现
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一、广义相加模型有什么作用？讨论线性模型时，我们假设自变量x和因变量y之间为线性关系。实际上，在线性模型中，我们也可以通过引入多项式的方法拟合x和y之间的非线性关系。但我们只能在可以清楚地看到二者之间的关系时才能这样做，例如散点图显示y近似是x的二次函数。然而，在许多情况下，我们从散点图中看到了非线性关系，但很难知晓它的形式。此外，在线性模型中，多项式系数的解释变得非常困难，降低了其实用性。广义相...
R语言mgcv包广义可加模型对分类曲线进行拟合
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07-21 5122
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语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化
大数据部落
08-20 7003
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23509 我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。 这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。 我们需要加载mgcv library('mgcv') 受欢迎的例子数据集 dat中的数据在GAM相关的研究中得到了很好的研究，包含了一些协变量--标记为x0到x3--这些协变量在不同程度上与因变量有非线性关系。 我们想通过使用..
精选资源
广义可加模型在生态学中的应用及R实现_r_gam_生态_
09-30
总之，广义可加模型是生态学中一种重要的数据分析工具，它允许我们探索复杂的非线性关系，而R语言的mgcv包则为我们提供了实现GAMs的强大支持。通过不断实践和学习，我们可以更有效地揭示生态系统的动态规律。
使用R语言进行广义可加模型建模
YOLO_CODE的博客
08-27 289
假设我们有一个关于房屋价格的数据集，其中包含了房屋的面积（continuous variable）、地理位置（categorical variable）和建筑年份（continuous variable），以及对应的价格（continuous variable）。它结合了广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）的优点和非参数平滑技术，能够处理非线性、非正态分布的数据，并适用于各种数据类型，包括连续型、分类型和计数型数据。函数来指定平滑函数，而对于分类型自变量，我们可以使用。
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最新发布
02-27
在R语言中，广义加性模型（Generalized Additive Models，简称GAM）是一种扩展线性模型的方法，允许响应变量和解释变量之间的关系以平滑函数的形式存在，而不是固定的线性关系。这一方法特别适合处理具有复杂非线性...
R语言：广义可加模型（GAM）中的样条拟合及局部加权平滑
weixin_45626690的博客
06-25 1081
广义可加模型
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测 AirPassengers 时间序列数据
Mrrunsen的博客
02-23 698
在这个模型中，我们使用time()函数提取时间序列数据中的时间信息，并使用s()函数来指定平滑函数形式。另外，我们还设置了method = “REML”，这将使用最大似然估计来确定模型的参数。广义相加模型（Generalized Additive Models，GAMs）是一种非参数的回归模型，可以拟合非线性关系的数据，同时还可以考虑多个自变量之间的交互作用。在这里，我们使用AirPassengers数据集，这是R语言自带的一个数据集，包含了从1949年到1960年每月乘客的数量。
广义相加模型（GAM)
07-30
应用广泛的广义相加模型，可以进行时间序列分析（如环境污染物与健康的关系）。
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07-25 3629
广义可加模型( generalized additional model，GAM)是对传统广义线性模型的非参数拓展，可有效处理解释变量与效应变量间复杂的非线性关系. 它有许多优点:能直接处理响应变量与多个解释变量之间的非线性关系;能应用非参数的方法检测数据结构，并找出其中的规律，从而得到更好的预测结果;以数据而不是模型“说话”; 不需要假定数据分布等;因而更适用于生态学，特别是调查数据。近年来，广义可加模型在生态学中已经得到了广泛使用. GAM 是广义线性模型(generalized linear mod-
R语言实现 广义加性模型 Generalized Additive Models(GAM) 入门
weixin_30565199的博客
04-02 8297
转载请说明。 R语言官网：http://www.r-project.org/ R语言软件下载：http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/ 注：下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习。 先新建一个txt，叫做 Rice_insect.txt 点我下载，内容为：（用制表符Tab） Yea...
R语言广义加型模型的应用示例及实现教程
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08-28 749
它将因变量与自变量之间的关系建模为非线性和非参数化的函数关系，同时考虑到了线性和非线性的影响因素。包的使用，我们可以方便地建立非线性关系的统计模型，并进行模型评估和预测。通过灵活调整模型中的自变量和非线性关系的设定，我们可以更好地理解数据中的模式和关系，并用于预测和分析任务中。通过灵活地调整模型的设计和参数，你可以更好地探索和分析数据中的非线性关系，并进行预测和解释。建立模型后，我们可以对模型进行评估，检查模型的拟合程度和变量的显著性等。完成模型评估后，我们可以使用模型进行新数据的预测。
R语言广义加性模型（generalized additive models,GAMs）：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归
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11-25 2892
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广义可加模型(generalized additive models，GAMs)是广义线性模型和可加模型的结合，由 Hastie T 和 Tibshirani Ｒ于1986 年首先提出，其不要求应变量与自变量满足线性关系，适用于非线性数据的研究。既往我们已经介绍了使用VGAM包进行广义可加模型，今天我们继续来介绍使用mgcv包进行广义可加模型，这里我们使用我们原来的臭氧的数据（公众号回复：臭氧可以获得数据），主要描述的是臭氧浓度和大气一些相关指标的情况，因为有些数据是非线性的，使用Logistic回归不合适
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星期三，在课堂上，我们已经看到了如何可视化多元回归模型（带有两个连续的解释变量）。在此，目标是使用一些协变量（例如，驾驶员的年龄和汽车的年龄）来预测保险索赔的平均成本（请注意，此处的损失为责任损失）。通过对数链接从（标准）广义线性模型获得的预测 > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(lin.........
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weixin_39912580的博客
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01解决何种问题 前面一期和大家分享如何运用样条回归处理遇到的非线性问题，但这适合处理单个因变量Y对应一个自变量X的问题，而现实情况是，我们常常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，除此以外，虽然通过做散点图能发现非线性关系，但很难归属它的形式，广义线性模型中的多项式回归，由于其不好解释的系数，降低了模型实用性。 因此本章分享的广义相加模型提供了一种优选方案，它...
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