問題タブ [mgcv]

この問題はstackoverflowで議論されていますが、私の特定のケースに対処する方法がよくわかりません

次のように読み込んだラスターファイルがあります。

私の回答は、存在と不在 (それぞれ 1 と 0 としてコード化) です (合計 9674 ポイント)。次のようgamにパッケージを使用してモデルを構築しました。mgcv

これを実行すると、次のエラーが表示されます。

このエラーは、ラスターの NA が原因で発生していると思います。NA を削除すると、グリッドの総数は存在/不在ポイントの数に等しくなります。今何をすべきかわからない：

私が試したことの1つはこれでした：

これにより、ラスターから NA が削除されましたが、モデルを実行した後、いくつかの非常に面白いグラフが表示されますが、これは完全に間違っていると確信しています。予測子がラスターで応答がベクターの場合にゲームを実行する方法に関するアドバイス。ラスターと同じ投影法で応答の XY 座標があります。ご協力ありがとうございました。

mgcvパッケージを使用してゲームモデルを構築しました

最小限の適切なモデルを構築したい、つまり説明力のない変数を削除したい。これは、次のdrop関数を使用して行います。

ただし、これにより次のエラーが表示されます。

このエラーの意味と修正方法を教えてください。

ありがとう

ある期間にわたって測定された、高度に相関している 2 つの変数があります (ただし、完全に線形ではないため、一般化された加法モデルです)。説明された大量の逸脱と適切な検証プロットを使用して、これらの間で信頼できる GAM を構築できます。したがって、たとえば、いくつかの仮説データ (この例で説明されている検証プロットと逸脱を無視します) では、

現在、別のデータフレームで、これらの変数の 1 つをはるかに長い期間にわたって測定しています。この期間全体で 2 番目の応答変数を予測する方法はありますか? だから例えば…

私はこれを試しましたが、うまくいかないようです。

このエラーメッセージが表示されます

b2_predict <- predict.gam(gam,df2$a2)
model.frame.default(ff, data = newdata, na.action = na.act) のエラー:
変数 'b1' の型 (リスト) が無効です

それを修正する方法はありますか？

mgcv パッケージを使用して GAM モデルを実行してfamily = cox.ph()おり、データを階層 ( strata = id) ごとにグループ化しています。データは、個々の動物の 1 つの使用場所と、その個体に関連付けられた使用可能な 20 のランダムな場所に対応します。

モデルはスムーズに実行されていますが、x 変数との関係をプロットする方法がわかりません。DWL連続変数です。以下を使用して予測をグラフ化しました。

transプロット構文での引数の使用について少し混乱しています。cox.ph()家族の引数にを使用しlogit-linkて、x 変数に対する予測された y 応答を評価する適切な方法はありますDWLか?

ありがとうございました、

P・ファレル