mgcv

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    如何獲得R的散點圖汽車公式和係數？

    當使用R的平滑和迴歸（線）模型的汽車包時，有沒有辦法獲得方程和係數？ scatterplot(prestige ~ income, data=Prestige) scatterplot(prestige ~ income, data=Prestige, smoother=gamLine) （在gamLine參數要求mgcv包） 感謝
    r model scatter-plot mgcv car 2013-07-09

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    gwr擬合使用包mgcv和R2Bayesx在R

    我想比較spgwr和mgcv之間產生的GWR配件，但我得到mgcv的gam函數的錯誤。這裏是一個例子： require(spgwr) require(mgcv) require(R2BayesX) data(columbus) col.bw <- gwr.sel(crime ~ income + housing, data=columbus,verbose=F, coo
    r bayesian gam mgcv 2013-12-13

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    ggplot置信帶地預測$適應並預測$ se.fit

    我有以下變量： prod：正整數 tenure：正數 cohort：因素 以下是這些規格的一些模擬數據。 set.seed(123) my_data <- data.frame(prod = rnbinom(10000, mu = 2.5, size = 1.5), tenure = rexp(10000), cohort = factor(sample(
    r ggplot2 gam mgcv 2014-10-09

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    在R中重複使用權重（特別是gam的二元響應）

    我注意到許多R模型允許使用「權重」參數（例如，購物車，黃土，遊戲等）。大多數幫助功能將其描述爲數據的「先前權重」，但這實際上意味着什麼？ 我有很多重複的情況和二進制響應的數據。我希望我可以使用「權重」來編碼每個輸入和響應組合的次數，但這似乎不起作用。我也嘗試將回答作爲成功的比例，以及各協變量組合的總體試驗的權重，但這似乎也沒有效果（至少對於gam而言）。我正在嘗試爲上面列出的所有模型類型執行此操作
    r loess gam mgcv cart-analysis 2013-07-19

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    S（）在mgcv時，當<code>VGAM</code>包加載VGAM包裝

    這 x <- rnorm(100) y <- rnorm(100) gam(y ~ s(x)) ## Family: gaussian ## Link function: identity ## Formula: ## y ~ s(x) ## Estimated degrees of freedom: ## 1 total = 2 ## GCV score: 0.81162
    r mgcv vgam 2013-12-19

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    是否可以繪製與ggplot2適合的gam平滑組件？

    我正在裝配包裝中的gam，並將結果存儲在model中，到目前爲止，我一直在使用plot(model)查看光滑組件。我最近開始使用ggplot2並且喜歡它的輸出。所以我想知道，是否可以使用ggplot2繪製這些圖？ 下面是一個例子： x1 = rnorm(1000) x2 = rnorm(1000) n = rpois(1000, exp(x1) + x2^2) model = gam(n
    r ggplot2 gam mgcv 2013-11-01

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    在r中爲2預測值GAM交換軸

    我爲這樣一個簡單的問題表示歉意，但一直未能找到答案，但尚未仔細閱讀該網站。我試圖在R中繪製一系列GAM無脊椎動物捕獲數據模型。其中一個預測因子總是一個平滑的年份數字（DOY）。這應該總是佔據x軸的空間。 y軸應該是線性或平滑的天氣變量預測變量。使用vis.gam（）函數，我可以生成一個表面輪廓圖，其中的顏色梯度代表任何x-y對的響應預測值。當第二預測是非線性的，如： totbest=gam(Tot
    r plot contour gam mgcv 2015-08-14

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    predict.gam與新因素水平

    我正在運行跨物種分佈數據的分析，涉及兩個適合的步驟。第一步是使用family = quasibinomial的所有數據模擬（m1）存在/缺失數據。第二步（m2）使用family = Gamma的正數據存在數據。直到我試圖預測在整個數據集中使用第二個模型（m2）時，由於新的因子水平，我會收到一個錯誤。我明白爲什麼我收到這個錯誤;在整個數據集中出現的因子級別不存在於reduce（僅存在）數據集中。我的
    r predict levels mgcv 2014-09-05

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    估計MGCV中的具體價值

    我試圖運行GAM模型並根據this thread對包mgcv的推薦給定值獲得精確估計。使用預測函數時，結果與GAM的估計值不匹配。 這裏是我的模型，我感興趣的是： mod <- gam(y~s(a, by=b), data = dat) 當我用得到的結果： plot(mod) 結果比不同，當我試圖估計對變量的單一劇情點使用以下方法： pdat <- with(dat, dat
    plot gam mgcv 2014-02-22

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    R gam和mgcv之間的包裝衝突？

    在R分離包不是很好的做法（見?detach），但由於某些原因，我必須在包gam和mgcv之間切換。一旦mgcv被連接和分離（並且名稱空間中的所有依賴項被卸載！），gam的函數產生一些奇怪的錯誤（請原諒術語）。看起來，即使卸載了一步之前 - mgcv和朋友又回到了命名空間並且功能調度出錯了。有沒有人有過同樣的問題？ # fresh session t.s1 <- search() t.lN1 <
    r conflict gam mgcv 2014-03-02
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