«mgcv» 태그된 질문

점점 더 많은 GAM을 사용합니다. 다양한 구성 요소 (평활화 매개 변수 선택, 다양한 스플라인베이스, 부드러운 항의 p- 값)에 대한 참조를 제공 할 때, 그들은 영국의 바스 대학교 (University of Bath)의 사이먼 우드 (Simon Wood) 연구원 한 사람으로부터 온 것입니다. 그는 또한 mgcvR 작업 관리자로서 자신의 작업을 수행합니다. mgcv매우 복잡하지만 놀랍도록 …

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

mgcv : gam 모델에서 스무딩 매개 변수를 제어하는 ​​방법을 알아 내려고합니다. 고정 그리드에서 주로 x 및 y 좌표의 함수로 모델링하려는 이항 변수가 있으며 더 작은 영향을 미치는 다른 변수도 있습니다. 과거에는 패키지 위치 지정과 (x, y) 값을 사용하여 합리적으로 좋은 로컬 회귀 모델을 만들었습니다. 그러나 다른 변수를 모델에 통합하려고 시도하고 …

14 r  smoothing  mgcv 

예측을위한 여러 가지 도구를 살펴 보았으며이 목표를 달성 할 수있는 가장 일반적인 잠재력을 가진 GAM (Generalized Additive Models)을 발견했습니다. GAM은 훌륭합니다! 복잡한 모델을 간결하게 지정할 수 있습니다. 그러나 동일한 간결함은 특히 GAM이 상호 작용 항과 공변량을 어떻게 생각하는지에 관해 혼란을 유발합니다. y몇 개의 가우시안에 의해 혼동 된 단조 함수와 약간의 …

12 r  modeling  gam  mgcv 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

개별 선박에 대한 간단한 무작위 효과를 모델링하기 위해 mgcv에서 gam을 사용하여 총 어획량을 모델링하는 데 관심이 있습니다 (어업에서 시간이 지남에 따라 반복적으로 이동 함). 저는 98 개의 주제를 가지고 있으므로 임의의 효과를 모델링하기 위해 gamm 대신 gam을 사용할 것이라고 생각했습니다. 내 모델은 : modelGOM <- gam(TotalFish ~ factor(SetYear) + factor(SetMonth) …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

제 이름은 휴 (Hugh)이며, 탐색 분석을 위해 일반화 된 가산 모델을 사용하는 박사 과정 학생입니다. MGCV 패키지에서 제공되는 p- 값을 해석하는 방법을 잘 모르고 내 이해를 확인하고 싶었습니다 (버전 1.7-29를 사용하고 있으며 Simon Wood의 문서 중 일부를 참조했습니다). 다른 CV 질문을 먼저 찾았지만 가장 관련성이 높은 질문은 GAM p- 값이 …

10 p-value  mgcv 

내 질문은 mgcv R 패키지 의 GAM 을 다루고 있습니다 . 표본 크기가 작기 때문에 leave-one-out 교차 유효성 검사를 사용하여 예측 오류를 결정하고 싶습니다. 이것이 합리적입니까? 이 작업을 수행 할 수있는 패키지 또는 코드가 있습니까? ipred 패키지 의 errorest()기능 이 작동 하지 않습니다. 간단한 테스트 데이터 세트는 다음과 같습니다. library(mgcv) …

10 r  cross-validation  gam  mgcv 

나는 값을 알아 싶습니다 (x, y)플로팅에 사용 plot(b, seWithMean=TRUE)에 mgcv의 패키지를. 누구든지 이러한 값을 추출하거나 계산하는 방법을 알고 있습니까? 예를 들면 다음과 같습니다. library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)

10 r  time-series  smoothing  mgcv 

GAM에 관한 Simon Wood의 책과 그의 관련 R 패키지 mgcv는 GAM 이론과 실제 및 시뮬레이션 된 데이터에 대한 모델 적합에 관한 매우 상세하고 유익한 정보입니다. 1D 부드럽게를 들어,별로 걱정에 정말 거기에 대한 저장 줄 수있는, 주기적 대 적응 적으로 기능을 구현할지 여부를 결정하는 매우 때문에에, 큐빅, 얇은 판과 P-스플라인 부드럽게에 …

9 r  mgcv