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GAM モデルを使用して、特定の時点での環境条件に基づいて種の存在量を予測しています。これを行うための一般化加算モデル (GAM) を作成し、そこから予測を行いました。ただし、モデル方程式には 1 つのカテゴリ変数 (堆積物タイプ = [1,2,3,4]) があります。方程式は問題なく機能しているように見えますが、フィッティングの結果は因子レベル「1」を切片に吸収しているようです。下記参照。

このモデルで何が起こっているのか説明できる人はいますか? よくわかりません。これは、mgcv パッケージを使用して R で実行されました。ありがとう！

Equation:            
abundance ~ s(x) + s(y) + s(z) + s(w) + factor(Sediment)
Parametric coefficients:  
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

(Intercept)   ------------_7.138 ----- 0.000 ------7541.26   2e-16  
        factor(Sediment)2 -0.2496868  0.0016749 -149.08   2e-16  
        factor(Sediment)3 -0.5128687  0.0058931  -87.03   2e-16  
        factor(Sediment)4 -0.1467369  0.0034606  -42.40   2e-16

Approximate significance of smooth terms:  
              _________   _edf Ref.df  Chi.sq p-value    
s(x) 3.983      4   69264  2e-16  
s(y)  3.998      4 1147536  2e-16   
s(z)  3.995      4  197458  2e-16  
s(w)   3.999      4  340085  2e-16
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切片は、これが参照レベル (最初のレベル) になるため、堆積物タイプ 1 の平均存在量を表します。推定値は、他のレベルの堆積物タイプの係数であり、基準レベル (堆積物タイプ 1) からのそのタイプの偏差を表します。

これは、モデル内の因子変数に関する標準的な規則です。モデルに切片がある場合、それを表すことはできず、モデル行列の結果の列が互いに線形依存するため、因子の各レベルは線形に依存します。モデルマトリックス。

必要に応じて、数式に追加することで切片を削除できますが- 1、ここではそうする理由がわかりません。

于 2012-06-12T17:29:25.713 に答える