Als «mgcv» getaggte Fragen

mgcv ist ein R-Paket für ein gemischtes GAM-Berechnungsvehikel mit GCV / AIC / REML-Glättungsschätzung.

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So stimmen Sie die Glättung im mgcv GAM-Modell
Ich versuche herauszufinden, wie die Glättungsparameter in einem mgcv: gam-Modell gesteuert werden. Ich habe eine Binomialvariable, die ich hauptsächlich als Funktion der x- und y-Koordinaten auf einem festen Gitter modellieren möchte, sowie einige andere Variablen mit geringfügigeren Einflüssen. In der Vergangenheit habe ich ein einigermaßen gutes lokales Regressionsmodell unter Verwendung …
14 r  smoothing  mgcv 
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Generalisierte additive Modelle (GAMs), Wechselwirkungen und Kovariaten
Ich habe eine Reihe von Prognosewerkzeugen untersucht und festgestellt, dass generalisierte additive Modelle (GAMs) für diesen Zweck das größte Potenzial haben. GAMs sind großartig! Sie ermöglichen es, komplexe Modelle sehr präzise zu spezifizieren. Diese Prägnanz führt jedoch zu einigen Verwirrungen, insbesondere in Bezug darauf, wie GAMs Interaktionsterme und Kovariaten auffassen. …
12 r  modeling  gam  mgcv 
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Vorhersage mit zufälligen Effekten in mgcv gam
Ich bin daran interessiert, den gesamten Fischfang mit gam in mgcv zu modellieren, um einfache zufällige Effekte für einzelne Schiffe zu modellieren (die im Laufe der Zeit wiederholte Fahrten in der Fischerei unternehmen). Ich habe 98 Probanden, also dachte ich, ich würde Gam anstelle von Gamm verwenden, um die zufälligen …
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Wie interpretiere ich GAM P-Werte?
Mein Name ist Hugh und ich bin ein Doktorand, der verallgemeinerte additive Modelle verwendet, um explorative Analysen durchzuführen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich die p-Werte aus dem MGCV-Paket interpretieren soll, und wollte mein Verständnis überprüfen (ich verwende Version 1.7-29 und habe einige Dokumentationen von Simon Wood konsultiert). Ich …
10 p-value  mgcv 
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GAM-Kreuzvalidierung zum Testen des Vorhersagefehlers
Meine Fragen beziehen sich auf GAMs im mgcv R-Paket. Aufgrund einer kleinen Stichprobengröße möchte ich den Vorhersagefehler mithilfe einer einmaligen Kreuzvalidierung ermitteln. Ist das vernünftig? Gibt es ein Paket oder einen Code, wie ich das machen kann? Die errorest()Funktion im ipred- Paket funktioniert nicht. Ein einfacher Testdatensatz ist: library(mgcv) set.seed(0) …
10 r  cross-validation  gam  mgcv 
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Adaptives GAM glättet in mgcv
Simon Woods Buch über GAMs und sein zugehöriges R-Paket mgcv sind sowohl sehr detailliert als auch informativ, wenn es um GAM-Theorie und Modellanpassung an reale und simulierte Daten geht. Bei 1D-Glättungen gibt es wirklich nicht viel zu befürchten, außer zu entscheiden, ob zyklische oder adaptive Basisfunktionen implementiert werden sollen, was …
9 r  mgcv 
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Wie erhalte ich die in plot.gam verwendeten Werte in mgcv?
Ich möchte die Werte herausfinden, die (x, y)beim Plotten plot(b, seWithMean=TRUE)im mgcv- Paket verwendet werden. Weiß jemand, wie ich diese Werte extrahieren oder berechnen kann? Hier ist ein Beispiel: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)
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ANOVA zum Vergleichen von Modellen
Ich suche auf dieser Seite nach einem Workshop zu GAM in R: http://qcbs.ca/wiki/r_workshop8 Am Ende des Abschnitts 2. Multiple smooth termszeigen sie ein Beispiel, in anovadem drei verschiedene Modelle verglichen werden, um das am besten passende Modell zu ermitteln. Die Ausgabe ist Analysis of Deviance Table Model 1: y ~ …
9 r  anova  gam  mgcv 
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So wählen Sie den Typ der GAM-Parameter
Ich habe begonnen, mit GAM in R zu arbeiten, und ich habe Simon Woods ausgezeichnetes Buch zum Thema ( "Generalisierte additive Modelle Eine Einführung mit R" ) erworben. Anhand eines seiner Beispiele betrachte ich Folgendes: library(mgcv) data(trees) ct1<-gam(log(Volume) ~ Height + s(Girth), data=trees) Ich habe zwei allgemeine Fragen zu diesem …
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Verschiedene Methoden zur Modellierung von Interaktionen zwischen kontinuierlichen und kategorialen Prädiktoren in GAM
Die folgende Frage baut auf der Diskussion auf dieser Seite auf . Bei einer gegebenen Antwortvariablen y, einer kontinuierlichen erklärenden Variablen xund einem Faktor facist es möglich, ein allgemeines additives Modell (GAM) mit einer Interaktion zwischen xund unter facVerwendung des Arguments zu definieren by=. Gemäß der Hilfedatei ?gam.models im R-Paket …
8 r  interaction  gam  mgcv 
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