問題タブ [mgcv]

RでTweedieを使用して段階的な回帰を行う方法を知っている人はいますか?

mgcvどうやら Tweedie の電力パラメーターを推定する別のパラメーターとして扱っているパッケージを見つけました。tweedie.profileこれは、 を使用して の外側の電力を推定する必要があることを改善するglmように思われるため、自動化されたステップワイズ関数を使用して回帰を行うことを奨励しているようです。しかし、パッケージが段階的な機能も提供しているかどうかはわかりません。パッケージマニュアルにはこう書かれています。

スムーズについての話で迷ってしまいました:

mgcv パッケージには step.gam はありません。
完全に自動化されたモデル選択を容易にするために、パッケージは、滑らかさの選択の一部として滑らかさをゼロに縮小できるようにするために使用できる 2 つの滑らかな変更技術を実装しています。

よろしくお願いします。ありがとう。

mgcvパッケージを使用して、次の方法で多項式スプラインをデータに適合させています。

はめあいの機能的な形を抽出しようとしています。x.gamでありgamObject、ドキュメントを読んでいますが、適合関数を手動で再構築するのに十分な情報が見つかりませんでした。

• x.gam$smooth結び目が配置されているかどうかに関する情報が含まれています。
• x.gam$coefficientsスプライン係数を与えますが、多項式スプラインが使用される順序がわからず、コードを調べても何も明らかになりませんでした。

フィットを手動で再構築できるように、使用されるノット、係数、および基底を抽出する適切な方法はありますか?

GAM 平滑化関数と係数のプロットの y 制限を調整して、異なる季節の 2 つの異なる GAM モデルの効果をより簡単に比較したいと考えています。ylim関数でオプションを使用するplot.gamと、平滑化関数の y 軸のみを変更できますが、因子では変更できません。

例えば：

2 番目のプロットでは、滑らかな方の y 制限のみが変化しますが、因子については変化しません。ここで何が起こっていて、どうすれば修正できますか?

私のテストデータと私のトリニングデータには、さまざまな因子レベルがあります。レベルをマージしようとしましたが、うまくいきません。

次に、R から次のエラーが返されます:

mgcv パッケージを使用して一般的な加算モデルを実行しようとしていますが、model.frame.default エラーが発生し続けます。

これが私が使用しているコードです（データセットのサイズのために「bam（）」を使用しています）：

データは次のようになります。

私の式に明らかな間違いがあるようには見えません。列の長さが一致しないエラーがないことを確認しました。また、括弧、コンマ、または + が欠落していません。私のコードを mgcv パッケージを使用した同僚と比較しましたが、問題がわかりません。助言がありますか？

助けてくれてありがとう。

私の現在の問題は、R を使用した一般加法的モデル (GAM) のさまざまな変数によって説明される分散を計算することです。

ここでウッドが提供した説明に従いました： https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-October/142743.html

しかし、私は3つの変数でそれをやりたいと思っています。私はこれを試しました：

しかし、結果がわかりません。たとえば、x1 と x2 のみのモデルは、3 つの説明変数を使用した場合の逸脱度よりも逸脱度が小さくなります。

3 つの変数を持つ変数によって説明される分散を抽出するために使用した方法は正しいですか?

グローバルモデルに交絡効果があるということですか？それとも別の説明がありますか？

どうもありがとう。