名称（x）<-值中的 gam 函数出错：“名称”属性必须与向量的长度相同

我正在使用mgcv包根据一些环境协变量对臭氧污染浓度进行建模。该模型采用以下形式：

model1 <- gam(O3 ~ s(X, Y, bs = "tp", k = 10) + wd + s(date, bs = "cc", k = 100) + district,
              data = mydata, family = gaussian(link ="log"),
              na.action = "na.omit", method = "REML")

这是协变量的结构：

> str(mydata)
'data.frame': 7100 obs. of  286 variables:
 $ date            : Date, format: "2016-01-01" "2016-01-01" "2016-01-01" ...
 $ O3              : num  0.0141 0.0149 0.0102 0.0159 0.0186 ...
 $ district        : Factor w/ 10 levels "bc","bh","dl",..: 1 8 7 8 2 6 4 4 10 2 ...
 $ wd              : Factor w/ 16 levels "E","ENE","ESE",..: 13 13 13 13 13 2 9 9 11 13 ...
 $ X               : num  0.389 0.365 1 0.44 0.892 ...
 $ Y               : num  0.311 0.204 0.426 0.223 0.162 ...

我被困在

R 中的错​​误：“名称”属性 [1] 必须与向量 [0] 的长度相同。

我尝试通过删除术语来找出问题所在s(date, bs = "cc", k = 100)从公式来看，它可以很好地发挥作用。日期字段似乎有问题。

我不太确定如何解决这个问题。任何建议都会很大 赞赏！

The date变量不会自动转换为数值变量；你需要自己做这件事。我通常按​​如下方式处理此类信息

mydata <- transform(mydata, ndate = as.numeric(date),
                    nyear  = as.numeric(format(date, '%Y')),
                    nmonth = as.numeric(format(date, '%m')),
                    doy    = as.numeric(format(date, '%j')))

然后我可以选择通过多种方式对时间分量进行建模：

1. 趋势基于ndate of nyear使用非循环样条，或
2. 循环模式基于nmonth or doy（一年中的某一天），或
3. 趋势和周期模式的结合

从您的问题中不清楚您的数据是否仅限于一年。如果数据跨越多年，那么您不能只使用循环样条ndate多变的。您将需要一个very复杂的标准样条线（选项 1）或包括两个样条线，一个用于年份之间部分，一个用于年内部分（选项 3）。

如果您的数据超过多年，那么我会将模型设置为

O3 ~ s(X, Y, bs = "tp", k = 10) + wd + s(doy, bs = 'cc', k = 20) +
     s(ndate, bs = "tp", k = 50) + district

也许s(nyear, .... )就足够了而不是s(ndate, .... ).

这种时间分量的分解非常有用，因为与单个更复杂的平滑相比，通过两个简单的、经过良好估计的平滑通常可以更好地拟合序列。它还允许您测试年内和之间的影响。

如果您需要季节性周期随趋势变化，那么张量积会很有帮助：

O3 ~ s(X, Y, bs = "tp", k = 10) + wd +
     te(doy, ndate, bs = c('cc','tp'), k = c(20,50)) + district

对于循环样条，您可能还需要设置knots参数，特别是如果您的数据没有完全跨越一年中的全部天数等。doy我会用knots = list(doy = c(0.5, 366.5))因为这使得 12 月 31 日和 1 月 1 日的估计值略有不同。为了nmonth这更重要，否则 12 月和 1 月将获得相同的拟合值。我用：knots = list(nmonth = c(0.5, 12.5)).

这里的想法是1 and 12反映相应月份的中旬，并且0.5 and 12.5第一个月和最后一个月的开始和结束，我们可能期望是相同的。