«mgcv» etiketlenmiş sorular

GAM'ları giderek daha fazla kullanıyorum. Çeşitli bileşenleri (referans parametre seçimi, çeşitli spline tabanları, yumuşak terimlerin p-değerleri) için referanslar sağlamaya gittiğimde, hepsi bir araştırmacıdan - İngiltere'deki Bath Üniversitesi'ndeki Simon Wood'dan. Aynı zamanda, mgcviş vücudunu uygulayan R'nin koruyucusudur. mgcvson derece karmaşıktır, ancak oldukça iyi çalışır. Kesinlikle daha eski şeyler var. Orijinal fikir …

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

Bir mgcv: gam modelinde düzgünleştirme parametrelerini nasıl kontrol edeceğimizi anlamaya çalışıyorum. Öncelikle sabit bir ızgarada x ve y koordinatlarının bir fonksiyonu olarak modellemeye çalıştığım bir binom değişkenim var, artı daha küçük etkileri olan diğer değişkenler. Geçmişte paket yerini ve sadece (x, y) değerlerini kullanarak oldukça iyi bir yerel regresyon modeli …

14 r  smoothing  mgcv 

Tahmin için bir dizi araç araştırıyorum ve Genelleştirilmiş Katkı Modellerinin (GAM) bu amaç için en yüksek potansiyele sahip olduğunu gördüm. OYUNLAR harika! Karmaşık modellerin çok kısa bir şekilde belirlenmesine izin verirler. Bununla birlikte, aynı özlük bana, özellikle de GAM'ların etkileşim terimlerini ve ortak değişkenleri nasıl algıladıkları konusunda bazı karışıklıklara neden …

12 r  modeling  gam  mgcv 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

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 

Tek tek gemiler için basit rastgele efektleri modellemek için mgcv'de gam kullanarak toplam balık avını modellemekle ilgileniyorum (balıkçılıkta zamanla tekrarlanan yolculuklar yapıyorum). 98 denek var, bu yüzden rastgele efektleri modellemek için gamm yerine gam kullanacağımı düşündüm. Modelim: modelGOM <- gam(TotalFish ~ factor(SetYear) + factor(SetMonth) + factor(TimePeriod) + s(SST) + s(VesselID, …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

Benim adım Hugh ve ben bazı keşif analizleri yapmak için genelleştirilmiş katkı modelleri kullanan bir doktora öğrencisiyim. MGCV paketinden gelen ve anlayışımı kontrol etmek isteyen p-değerlerinin nasıl yorumlanacağından emin değilim (1.7-29 sürümünü kullanıyorum ve Simon Wood'un bazı belgelerine başvurdum). Önce diğer CV sorularını aradım, ancak en alakalı olanlar özellikle GAM …

10 p-value  mgcv 

Sorularım mgcv R paketindeki GAM'lerle ilgilidir . Küçük bir örneklem büyüklüğü nedeniyle, bir kereye mahsus bırakma çapraz doğrulaması kullanarak tahmin hatasını belirlemek istiyorum. Bu makul mi? Bunu nasıl yapabilirim bir paket veya kod var mı? errorest()İşlevi IPRED paketin çalışmaz. Basit bir test veri kümesi: 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 

Ben değerlerini öğrenmek istiyorum (x, y)komplo kullanılan plot(b, seWithMean=TRUE)içinde mgcv paketinde. Bu değerleri nasıl çıkarabileceğimi veya hesaplayabileceğimi bilen var mı? İşte bir örnek: 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 

Simon Wood'un GAM'ler ve onunla ilişkili R paket mgcv kitabı, GAM teorisi ve gerçek ve simüle edilmiş verilere modelleme konusunda oldukça ayrıntılı ve bilgilendiricidir. 1D pürüzsüzlükler için, kübik, ince plaka ve P-spline pürüzsüzlüklere kıyasla çok farklı tahmin sonuçları verebilen döngüsel ve adaptif temel işlevlerin uygulanıp uygulanmayacağına karar vermek için gerçekten …

9 r  mgcv