gam

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mgcv 패키지의 gam 함수로 계산 된 R의 GAM이 있다고 가정 해 봅시다. 다음과 같이 나는 모델을 설정하여 지정된 데이터에 대한 예측 값을 얻을 수 있습니다 : # Load data data("mtcars") # Fit model g <- gam(mpg ~ s(disp, k = 3) + s(hp, k = 3), data = mtcars)

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gamm 모델 in R

gamm (lmer에서 사용하고있는 모델)에 적응하려고합니다. 내 전 공식은 b <- lmer(metric1~a+b+c+d+e+f+g+h+i+(1|X) + (1|Y), data = dataset) 내가 gamm과 모델링이 공식을 적용하려고했다. 그러나 나는 아직 방법을 알 수 없었다. 제 목적은 단순화 된 모델을 찾는 것입니다. 모든 아이디어 나 예를 들어

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일반화 된 가산 모델에서 두 요소 변수의 비선형 상호 작용을 지정하는 방법 [R]

연속적인 결과 변수와 두 개의 요소 예측자를 포함하는 시계열 데이터 집합이 있습니다 (하나는 6 단계와 하나는 2 단계). 연속 변수의 두 요소 변수의 비선형 상호 작용을 모델링하고 싶습니다. 나는의 비선형 상호 작용을 추가하고 싶습니다 이제 library(mgcv) load(url("http://ftp.stefanocoretta.altervista.or

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mgcv :: gam "을 사용하여 Markov Random Fields를 계산할 때 오류가 발생했습니다. 영역 이름과 데이터 영역 이름이 제공된 nb/polys가 일치하지 않습니다."

Gavin Simpson이 cancensus 패키지를 사용하여 다운로드 한 데이터를 사용하여이 great blog 게시물을 구현하려했지만 GAM을 평가하려고 할 때 다음과 같은 오류를 얻을 : 내 최소한의 작업 예를 here을 게시 한 Error in smooth.construct.mrf.smooth.spec(object, dk$data, dk$knots)

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캐럿 패키지 - 부드럽고 선형적인 예측 자로 GAM을 교차 유효화합니다.

캐럿을 사용하여 GAM 모델의 유효성을 검사하고 싶습니다. 내 GAM 모델에는 이진 결과 변수, 위도 및 경도 좌표 쌍의 등방성 평탄성, 선형 예측기가 있습니다. mgcv를 사용할 때의 일반적인 구문은 다음과 같습니다. gam1 <- gam(y ~ s(lat , long) + x1 + x2, family = binomial(logit)) 캐럿의 trai

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ggplot2 :: geom_smooth 곡선 뒤의 데이터는 어떻게 얻을 수 있습니까? 내가 어떻게합니까</p> <pre><code>ggplot(iris,aes(Sepal.Width,Sepal.Length)) + geom_smooth() </code></pre> <p>이 파란색 곡선을 플롯하는 데 사용 된 <code>x</code> 및 <code>y</code> :

이 예를 들자면? 이 경우는 자동으로 loess로 계산됩니다. 내 경우는 gam에 의해 자동으로 계산됩니다. 내가 시도 : 나는이 질문을 이해되는 플롯 객체 을 탐험 gam 기능 와 함께 재생 및 지금까지 어떤

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추출 GAM 모델 개체

내가이 일을함으로써 내 GAM 모델을 만들 가정 : 다음 a <- runif(10) b <- runif(10) gm <- gam(a ~ ns(b, df=2)) plot(gm, all.terms=T, shade=T) 나는 다음과 같은 플롯을 구하십시오 난에, gm의 요소에 액세스 할 데 필요한 것은 빨간색으로 강조 표시된 점을 포함하는 목록이나 데이

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is.data.frame (data)의 오류 : 'data =' 'object를 찾을 수 없습니다.

저는 r에 매우 익숙하며 함수를 작성하는 데 어려움이 있습니다. GAM에 적합한 것을 만들려고합니다. 선형 모델에 대한 예제를 발견했습니다. 완벽하게 작동합니다. 그러나 GAM에 동일한 구조를 사용하려고하면 오류가 발생합니다. 선형 모델 : library(mgcv) library(ggplot2) theme_set(theme_bw()) set.seed(

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R gamlss 객체의 새로운 맞춤 값을 예측할 때 오류가 발생했습니다.

모델이 실제 데이터에 얼마나 잘 맞는지 시각화하기 위해 새로운 y 예측 (및 신뢰 구간)을 만드는 데 사용하려는 gamlss 모델이 있습니다. 원래 데이터가 아닌 임의의 예측 변수 값을 사용하여 새로운 데이터 세트를 예측하고 싶지만 오류 메시지가 표시됩니다. Error in `[.data.frame`(data, match(names(newdata), nam

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rpy2를 사용할 때 mgcv 패키지에서 예측을 찾을 수 없습니다.

mgpyv pkg와 통신하기 위해 rpy2를 사용하여 gam 예측을 얻고 있습니다. 나는 예측 방법을 사용하려고 할 때 나는 오류와 함께, 그것은 오류를하지만, mgcv의 PKG를 사용하여 GAM 적합을 얻을 수 밖입니다 : NameError: name 'predict' is not defined 다음 내 코드입니다. 내가 잘못 뭐하는 거지 eolPred=