GAM modeli için güven aralığı

Reading mgcv::gamyardım sayfası:

güven / güvenilir aralıklar, takılı bir model kullanılarak tahmin edilen herhangi bir miktar için kolayca kullanılabilir

Ancak bir tane elde etmenin bir yolunu bulamıyorum. Ben predict.gambir type=confidenceve bir levelparametre olacağını düşündüm ama değil. Nasıl yaratılacağı konusunda bana yardım edebilir misin?

Her zamanki gibi:

p <- predict(mod, newdata, type = "link", se.fit = TRUE)

Ardından , içindeki gözlemler için tahminlerde standart hatalar piçeren bir bileşen içerdiğini unutmayın . Daha sonra SE'yi istediğiniz seviyeye uygun bir değerle çarparak CI oluşturabilirsiniz. Örneğin, yaklaşık% 95'lik bir güven aralığı şu şekilde oluşturulur:$se.fitnewdata

upr <- p$fit + (2 * p$se.fit)
lwr <- p$fit - (2 * p$se.fit)

İhtiyacınız olan aralık için veya Gauss dağılımından uygun bir değerde ikame edersiniz.$t$

type = "link"Bir GAM'ınız veya sadece bir AM'niz varsa söylemediğiniz gibi kullandığımı unutmayın . GAM'de, doğrusal tahmin edicinin ölçeğinde güven aralığını oluşturmanız ve ardından bağlantı işlevinin tersini uygulayarak bunu yanıt ölçeğine dönüştürmeniz gerekir:

upr <- mod$family$linkinv(upr)
lwr <- mod$family$linkinv(lwr)

Şimdi bunların çok yakın aralıklar olduğunu unutmayın. Buna ek olarak bu aralıklar nokta-bilge öngörülen değerlerin üzerinde olan ve onlar dikkate pürüzsüzlük seçimi yapıldı gerçeğini almazlar.

Eşzamanlı bir güven aralığı, parametrelerin posterior dağılımından simülasyon yoluyla hesaplanabilir. Blogumda bunun bir örneği var .

Düzgünleştirme parametrelerine (yani, bilmediğimiz, ancak pürüzsüzlük parametrelerinin değerlerini tahmin ettiğimiz dikkate alan) bir güven aralığı istiyorsanız unconditional = TRUE, predict()aramaya ekleyin .

Eğer bu notu kendiniz yapmak istemiyorsanız Ayrıca yeni sürümleri bu mgcv bir var plot.gam()döner tüm verilerle bir nesne yumuşatır ve bunların güven aralıklarının araziler oluşturmak için kullanılan bu işlevi. Çıktıyı yalnızca plot.gam()bir nesneden kaydedebilirsiniz

obj <- plot(model, ....)

ve sonra objher bir pürüzsüz için bir bileşen içeren bir liste olan inceleyin . Düzgünlük parametresine bağlı olmayan güven aralıkları almak seWithMean = TRUEiçin plot()çağrıyı ekleyin .

Eğer sadece bunları çizmek istiyorsanız, plot.gamfonksiyon gölgeleme argümanını kullanarak varsayılan olarak güven aralıkları olan gölgelendirmeye sahiptir. Ayrıca gam.vcomparalıkları görmek için bakınız .

Paket mgcv(gam'dan daha yeni) güvenilir aralıkları kolayca çizer. Bu Bayesci yaklaşım güven aralıklarından farklıdır, ancak sayısal simülasyonların gösterdiği gibi sonuçlar hemen hemen aynıdır ( mgcv ile bağlantılı Marra ve Wood'un makalesine bakınız).