mgcv

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    從gamm模型錯誤產生的隨機效應預測：無法在'newdata'上評估組合期望水平

    我試圖使用newdata參數從gamm模型（來自mgcv數據包）生成預測。我想對模型的lme部分做出預測，以便預測包括隨機效應。但是，我認爲，由於模型係數的命名方式，我正在遇到問題。 我的問題是，如何結構/命名newdata參數以允許預測。謝謝。 甲兆瓦 mod <- gamm(outcome ~ s(time) + predvar, data=d, random=list(g
    r nlme gam mgcv 2016-04-03

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    廣義加法模型data.frame.default錯誤：嘗試應用無功能

    我試圖運行使用mgcv包一般的添加劑模式，但我不斷收到一個錯誤model.frame.default： Error in model.frame.default(formula = Presence ~ Sex + wind_speed + baro + : attempt to apply non-function 這裏是我使用的代碼（我用「咣噹（）」，因爲數據集的大小）： stormGA
    r gam mgcv 2016-07-15

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    GAMř方差由可變

    我當前的問題說明是計算通過一般相加模型（GAM）的不同變量與R. 解釋的方差I，接着伍德這裏給出的解釋： https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-October/142743.html 但我想用三個變量來做。 我嘗試這樣做： library(mgcv) set.seed(0) n<-400 x1 <- runif(n, 0, 1) x2 <-
    r variance gam mgcv 2016-07-21

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    mgcv：predict.gam（）爲type =「terms」和type =「response」提供了不同的結果

    我想要使用選項type="terms"單獨評估GAM模型中預測變量的每個組成部分。作爲完整性檢查，我使用選項type="response"將結果與總預測評估進行了比較。結果不同。這裏是一個例子： library(mgcv) n<-200 sig <- 2 dat <- gamSim(1,n=n,scale=sig) b<-gam(y~x0+s(I(x1^2))+s(x2)+offset(x
    r regression predict gam mgcv 2016-07-24

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    mgcv的變量選擇

    有沒有一種方法可以自動化R中的GAM變量選擇，類似於step？我已閱讀step.gam和selection.gam的文檔，但我還沒有看到有效的代碼的答案。另外，我試過method= "REML"和select = TRUE，但都沒有從模型中刪除無關緊要的變量。 我推測我可以創建一個步驟模型，然後使用這些變量來創建GAM，但這在計算上似乎並不高效。 實施例： library(mgcv) set.
    r gam mgcv 2016-07-25

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    mgcv：如何返回估計的平滑參數？

    考慮簡單的GAM符合如下： library(mgcv) my.gam <- gam(y~s(x), data=mydata) 反正是有回報估計的平滑參數（波長），這樣我可以將它保存？我知道lambda是作爲'GCV分數'輸出的，但我需要一個特定的代碼來返回它。 如何將lambda設置爲期望值？
    r gam mgcv 2016-07-28

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    mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）錯誤

    我一直試圖在一個函數中使用包mgcv來適應多個GAM，並通過模型選擇過程粗略地選擇最合適的模型。但是，我的功能運行第一個模型，然後似乎不再識別輸入數據dat。 我得到的錯誤 錯誤is.data.frame（數據）：對象 '逸' 未找到。 我覺得這是一個範圍的問題，我看here，並here尋求幫助，但不能弄明白。 代碼和數據如下（希望再現的）： https://github.com/cwaldock
    r regression mixed-models gam mgcv 2016-08-02

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    如何防止R嘗試加載mgcv

    我需要在R中運行2個不同的腳本，而無需重新啓動會話。在第一次使用包mgcv和在第二我需要gam。我寫了一個腳本，分離並刪除了包mgcv並安裝並加載了gam。 但仍然在我想運行gam（）函數後，我得到一個錯誤，告訴我沒有找到mgcv。我理解爲R尋找mgcv包安裝它... 這裏有一個MWE： install.packages(paste(path.pkgs,'mgcv_1.8-7.zip',sep='
    r gam mgcv 2015-10-15

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    R：用互動變量gam的visreg

    嗨，我目前使用gam模型來估計快樂和年齡。 我的迴歸命令是 fit <- gam(happy ~ s(age) + s(age, by=nochild) ,data=happy) ，我想以可視化的互動變量「s（年齡）：nochild」的估計效果使用visreg。我在努力這樣做，因爲只有年齡和nochild估計已經顯示了在使用 visreg(fit) 我希望圖形看起來像這樣 Y軸：S（年齡）
    r gam mgcv 2016-03-15

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    自定義鏈接功能適用於GLM但不mgcv GAM

    道歉，如果答案是顯而易見的，但我花了相當長的一段時間，試圖在mgcv.gam 總之使用自定義鏈接功能， 我想用從包psyphy（我想用psyphy.probit_2asym，我把它叫做custom_link）改性概率鏈接 我可以創建此鏈接{統計}家庭對象和的「家庭」的說法用它GLM。 m <- glm(y~x, family=binomial(link=custom_link), ...) 爲{m
    r regression glm gam mgcv 2016-09-30
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