Вопросы с тегом «mgcv»

Я использую ГАМ все больше и больше. Когда я иду, чтобы дать ссылки на их различные компоненты (выбор параметров сглаживания, различные основы сплайнов, p-значения сглаженных терминов), они все от одного исследователя - Саймона Вуда из Университета Бата в Англии. Он также является сопровождающим mgcvв R, который выполняет свою работу. mgcvэто …

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

Я пытаюсь выяснить, как контролировать параметры сглаживания в модели mgcv: gam. У меня есть биноминальная переменная, которую я пытаюсь смоделировать, в первую очередь как функция координат x и y на фиксированной сетке, плюс некоторые другие переменные с меньшим влиянием. В прошлом я построил достаточно хорошую модель локальной регрессии, используя пакет …

14 r  smoothing  mgcv 

Я исследовал ряд инструментов для прогнозирования и обнаружил, что Обобщенные аддитивные модели (GAM) обладают наибольшим потенциалом для этой цели. ГАМ - это здорово! Они позволяют указывать сложные модели очень кратко. Однако та же краткость вызывает у меня некоторую путаницу, особенно в отношении того, как GAM представляют себе термины взаимодействия и …

12 r  modeling  gam  mgcv 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

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 

Я заинтересован в моделировании общего вылова рыбы с использованием gam в mgcv для моделирования простых случайных эффектов для отдельных судов (которые совершают многократные поездки во время промысла). У меня 98 предметов, поэтому я решил использовать гамму вместо гамма для моделирования случайных эффектов. Моя модель: modelGOM <- gam(TotalFish ~ factor(SetYear) + …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

Меня зовут Хью, и я аспирант, использующий обобщенные аддитивные модели, чтобы провести некоторый исследовательский анализ. Я не уверен, как интерпретировать p-значения, полученные из пакета MGCV, и хотел проверить мое понимание (я использую версию 1.7-29 и ознакомился с некоторыми документами Саймона Вуда). Сначала я искал другие CV-вопросы, но, похоже, наиболее важные …

10 p-value  mgcv 

Мои вопросы касаются GAMs в пакете mgcv R. Из-за небольшого размера выборки я хочу определить ошибку прогнозирования, используя перекрестную проверку с пропуском. Это разумно? Есть ли пакет или код, как я могу это сделать? errorest()Функция в ipred пакете не работает. Простой тестовый набор данных: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2) b<-gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat) …

10 r  cross-validation  gam  mgcv 

Я хотел бы узнать значения, (x, y)используемые при построении графиков plot(b, seWithMean=TRUE)в пакете mgcv . Кто-нибудь знает, как я могу извлечь или вычислить эти значения? Вот пример: 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 

Книга Саймона Вуда о GAM и его связанный пакет R mgcv являются очень подробными и информативными, когда речь идет о теории GAM и подгонке моделей к реальным и смоделированным данным. Для 1D-сглаживания действительно не о чем беспокоиться, за исключением решения о том, реализовывать ли циклические и адаптивные базисные функции, которые …

9 r  mgcv