問題タブ [mgcv]

mgcv パッケージを使用して gam モデルを実行すると、理解できない奇妙なエラー メッセージが表示されました。

「model.frame.default(式 = 死 ~ pm10 + Lag(resid1, 1) + : 変数の長さが異なります (「Lag(resid1, 1)」で見つかりました) でエラーが発生しました)」.

model1 で使用されている観測値の数は、逸脱残差の長さとまったく同じであるため、このエラーはデータ サイズや長さの違いには関係ないと思います。

ウェブ上でかなり関連するエラー メッセージを見つけましたここ、しかしその投稿には適切な回答がなかったので、私の問題には役に立ちません.

再現可能な例とデータは次のとおりです。

モデルを実行する

逸脱残差を取得する

モデル 1 に 1 日遅れの逸脱を追加する

これらのモデルはどちらも同じエラー メッセージを生成しました。

spgwr と mgcv の間で生成された GWR フィッティングを比較したいのですが、 mgcv の gam 関数でエラーが発生しました。例を次に示します。

質問：

1. gam と bayesx 関数 (位置の滑らかな関数) を使用して同じ gwr を適合させる方法

2. 最適な帯域幅を含め、パラメーターを可能な限り類似するように制御する方法

モデル y=f(x,z,a) があります。そのモデルを最適化したい (最終的には制約を受ける)。R の数値オプティマイザーは、勾配関数があるとはるかに高速になります。しかし、モデルをノンパラメトリックに適合させたので、勾配を分析的に簡単に取得できません。適合モデルから勾配関数を取得する方法はありますか?

ここにいくつかのダミーコードがあります:

変数を定義します。

モデルを適合させる:

最小化して最小の y を取得します。

定義できるように、グラデーション オブジェクトが必要です。

そして実行します

...大量のデータと複雑なモデルと目的関数を考えると、これははるかに高速になります。

私がやりたいことは可能ですか？

これ

VGAMパッケージがロードされると、壊れます：

両方とも関数を実装してs()いますが、これは起こるべきではありませんか? これはエラーですか、mgcvそれともVGAMパッケージですか?

r の mgcv パッケージで gam を使用する場合、ノットの数と位置を特定する方法はありますか? だから私はこのようなものを持っています:

そして、ここで使用できるように、これが結び目を配置した場所を見つけたいと思います

また、ノットの数と最適なフィットを得るために必要な場所について、多くのタイム トライアルとエラーを省くことができます。

助けてくれてありがとう。

COZIGAMGAM モデルに似ていますが、Zero-Inflated データ用のモデルを適合させました。

私のモデルは次のとおりです。

s(lon1,lat1,sst1)2 番目のスプライン ( ) を 3D プロットで表現するにはどうすればよいですか? 私はこれを試しました：

しかし、うまくいきません。

ありがとう！！

パッケージmgcvのこのスレッドからの推奨に基づいて、特定の値でGAMモデルを実行して正確な見積もりを取得しようとしています。予測関数を使用すると、結果は GAM からの推定値と一致しません。

これが私が興味を持っている私のモデルです：

次を使用して結果を取得する場合:

結果は、次の方法を使用して変数 a の単一のプロット ポイントを推定しようとした場合とは異なります。

私が間違っているかもしれないことについて何か提案はありますか?

パッケージで適用するgam.checkと、いくつかの残差プロットと基底次元の出力が生成されます。印刷出力ではなくプロットのみを生成する方法はありますか?mgcvR