주어진 지점의 일부 환경 조건에 따라 종 풍부도를 예측하기 위해 GAM 모델을 사용하고 있습니다. 저는이를 수행하고 예측을 기반으로 일반화 된 additive model (GAM)을 만들었습니다. 그러나, 하나의 카테고리 변수 (퇴적물 type = [1,2,3,4])가 모델 방정식에 있습니다. 방정식은 잘 작동하는 것처럼 보입니다. 그러나 맞는 결과는 요격
많은 R 모델이 "가중치"매개 변수 (예 : 장바구니, 황토, gam ... 등)를 허용합니다. 대부분의 도움말 기능은 데이터를 "이전 가중치"로 설명하지만 실제로 의미하는 것은 무엇입니까? 데이터가 반복되는 경우가 많으며 이진 응답이 있습니다. 입력 및 응답의 각 조합이 몇 번이나 발생 하는지를 인코딩하기 위해 "가중치"를 사용할 수 있기를 바랬지 만 작
정확하게 설명하려고합니다. 내 CSV 형식은 다음과 같습니다. email, DayMade
[email protected], 2013-07-30T15:31:11.000Z
[email protected], 3013-07-31T15:31:15.0001
보고서는 며칠마다 자동으로 생성됩니다. 일주일이 넘은 모든 항목을 삭제하려면 필터해야합니다. 포함되지
mgcv 패키지에서 gam을 사용하여 모델을 맞추고 결과를 model에 저장하고 지금까지 plot(model)을 사용하여 부드러운 구성 요소를 살펴 봤습니다. 나는 최근에 ggplot2를 사용하고 출력을 좋아하기 시작했다. 그래서 궁금, ggplot2 사용하여 이러한 그래프를 그릴 수 있습니까? 여기 은 예입니다 x1 = rnorm(1000)
x2 = r
model0을 실행하는 동안 오류가 발생했습니다. "오류 (eval (expr, envir, enclos) 오류) :"지연 "기능을 찾을 수 없습니다. 이 메시지를 게시하기 전에이 포럼과 웹을 스캔했지만 관련 솔루션을 찾을 수 없습니다. 나는 내 모델의 오류가 아마 Lag 다른 모델 (1과 2) 아래에 어떤 문제가 발생하지 않고 실행할 수있는 기능으로 인해
많은 샘플에서 GAM을 실행 중이며 아래 표시된 방법으로 결과에서 계수/t- 값/r- 제곱을 추출합니다. 배경에 대해서는 자연스러운 스플라인을 사용하기 때문에 일반 lm()은 여기에서 잘 작동합니다. 아마도이 방법이 잘 작동하는 이유 일 수 있습니다. tvalsm93exf=ldply(fitsm93exf, function(x) as.data.frame(t(c
mgcv 패키지의 권장 값인 this thread을 기반으로 주어진 값에서 GAM 모델을 실행하고 정확한 예상치를 얻으려고합니다. 예측 함수를 사용할 때 결과는 GAM의 예상과 일치하지 않습니다. 내가 사용 결과를 얻을 때 mod <- gam(y~s(a, by=b), data = dat)
: plot(mod)
결과는 다릅니다 내가 변수 a에 하나의
거꾸로 선택을 수행하기 위해 단계 함수를 사용하여 준 포아송 GLM과 GAM을 맞추려고합니다. 다음 코드를 사용했지만 AIC를 계산할 수 없어서 R이 오류를 반환했습니다. 포아송 분포를 사용하는 동일한 모델은 유사 포아송이 아니라 작동하지만, 함수를 변경하여 어떤 방식으로 작동합니까? full.mod03q<-glm(Total.Positivo_2003~X.b
R에있는 패키지를 분리하는 것이 좋지 않지만 (?detach 참조) 패키지를 gam과 mgcv 사이로 전환해야하는 이유가 있습니다. mgcv을 연결하고 분리하면 (그리고 네임 스페이스의 모든 종속성이 언로드 됨) gam의 기능은 약간의 이상한 오류가 발생합니다 (용어를 용서하십시오). 전에 언로드 한 단계 인 mgcv과 친구들이 네임 스페이스에 돌아와서 함
아마 어리석은 질문 일지 모르지만 몇 시간 동안 답변을 검색 한 후에도 여전히 해결책을 찾지 못했습니다. gamm 모델을 실행했으며 모델이 정상적으로 작동하는 것 같습니다. 이제 모델 (mod1)에서 계산 된 로그 가능도를 사용하여 모델에 대해 AIC 계산을 사용하려고합니다. 모델이 실행 된 후 다음 나는 > AIC(mod1, k=2)
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