mgcv

0열

1답변

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)

4열

1답변

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

0열

2답변

gamm에 대한 R 붙여 넣기 수식

gamm 추정을위한 수식을 프로그래밍 방식으로 만들려고합니다. 나중에 giny 추정에 사용하기 위해 나중에 반짝이는 응용 프로그램에서 사용하고 싶습니다. 내 목표는이 종류의 수식을 만드는 것입니다. y ~ s (x, bs = "cs"). 쉼표 뒤에 부품을 붙여 넣는 방법을 모르기 때문에 나는 붙어 있습니다 : bs = "cs". 여러 명령 코드의 이해와 장

5열

3답변

설치 경로가 쓰기 불가능합니다. R, 패키지를 업데이트 할 수 없습니다.

Bioconductor를 웹 사이트의 코드를 사용하여 R에 설치하려고합니다. 코드를 입력하면 (벨로우 참고) 일부 패키지를 업데이트 할 수 없다는 오류 메시지가 표시되며 설치 경로는 쓸 수 없습니다. > ## try http:// if https:// URLs are not supported > source("https://bioconductor.org/

4열

1답변

GAM의 가중치 옵션

내 데이터 세트에는 많은 중복 관찰이 있지만 (각 관찰은 계산해야 함). 따라서 GAM에서 '가중치'옵션을 사용하면 계산 시간이 크게 단축되므로이 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 이 "(2)의 중량은, 예를 들어, 정확하게 제조하는 데에 상당 참고 : gam 함수 (mgcv 패키지)는 그들 (?gam에서 weights 인수에)"등가 "것으로 설명 같은 관찰

0열

1답변

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=

0열

1답변

Null Deviance가 mgcv :: gam with families = nb에서 변경됨

저는 mgcv :: gam을 사용하여 음 이항 모델을 적합하게했으며, null 편차가 적합도에서 변경되었음을 알았습니다. nb 대신 negbin 패밀리 함수를 사용하면 문제가 해결됩니다. 다음 문제가 재현됩니다. library(mgcv) set.seed(3) n <- 400 dat <- gamSim(1, n=n) g <- exp(dat$f/5)

0열

1답변

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

3열

1답변

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

2열

1답변

mgcv : GAMM의 평활화 매개 변수 및 모델 중첩의 유효성을 수정합니다.

mgcv 패키지에서 x (나이)과 gamm 인 성별 0-1 변수 간의 상호 작용을 모델링하려고합니다. 각 성별에 대해 매끄러운 용어로 기본 모델 (M0)을 지정하고 나면 성별 간의 차이가 선형 (임의로 매끄럽지 않음)이라는 간단한 가설을 테스트하고 싶습니다. 나는 다음과 같은 두 가지 질문이 있습니다 모델이 제대로 나는 M0에서 0 성 부드러운위한 스무딩