問題タブ [mgcv]

パッケージgamから使用して、一般化加法モデルに適合します。従属変数、独立変数、他の独立変数、および 2 水準因子mgcvを含むデータ テーブルがあります。次のモデルに適合したいYXOthFac

Y ~ s(X) + Oth

s(X)ただし、項が因子の 2 つのレベルのいずれかにのみ適合するという追加の制約がありますFac==1。他の用語Othは、データ全体に適合する必要があります。

探索してみs(X,by=Fac)ましたが、これは の適合性に偏りがありOthます。つまり、 if のみにX関連する信念を表現したいと思います。それ以外の場合は、モデル化する意味がありません。YFac==1X

I have a question in GAM and GLM modelling in rstudio. Looking at results, each first factor stays in intercept, how do I stop that, so I can see all factor effects? Thanks Dave

共変量の 1 つに対して(パッケージからの) Smooth 関数mgcvを使用して構築された、パッケージを使用した GAM モデルを予測しているときに、次のエラーが発生します。micvscam

コード：

私も次のことを試しました：

すべての変数は数値です

ランダム効果と滑らかな曲線推定の間には二重性があることを認識しています。このリンクで、Simon Wood が mgcv を使用してランダム効果を指定する方法を説明しています。特筆すべきは、次の一節です。

たとえば、g が因子の場合、s(g,bs="re") は、g の各レベルに対してランダム係数を生成します。乱数係数はすべて iid 法線としてモデル化されます。

簡単なシミュレーションの後、これが正しく、モデルの適合がほぼ同じであることがわかります。ただし、可能性と自由度は非常に異なります。誰でも違いを説明できますか？テストにはどれを使用する必要がありますか?

完全な開示: この問題が発生したのは、ランダム効果 (反復測定) も含む GAM を当てはめたいが、それらのモデルで尤度ベースのテストを信頼できるかどうかを知る必要があるためです。