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如何解释 mgcv 的随机效应图
我有一些关于在 GAM 中使用随机效果的问题 首先 您如何解释和传达输出图 我在这个 GAM 中将火灾建模为随机效应 因为它在我的不同现场站点上很大程度上是随机发生的 并且我只将其记录为二进制 它不能作为普通变量工作 因为它的级别太少 而且
gam
mgcv
randomeffects
stat_smooth gam 与 gam {mgcv} 不同
我当时用的是stat smooth函数于ggplot2 决定我想要 拟合优度 并为此使用了 mgcv GAM 我突然想到我应该检查以确保它们是同一型号 stat smooth与 mgcv 相比gam 所以我使用下面的代码来检查 看起来 他们
r
ggplot2
smoothing
gam
mgcv
在 R 中拟合平滑样条线(GAM 函数):拟合样条线所需的结数出现错误 - 结点要求增加
我正在尝试将平滑样条拟合到看起来有两个峰值的数据 首先 我将平滑样条拟合到数据中 以识别结的潜在位置 library npreg library splines library mgcv x lt c 20 70 20 44 20 58 2
r
Regression
Spline
gam
mgcv
使用 gam.check() 检查基本尺寸结果的 GAM 拟合问题
我正在使用 R 包 mgcv 创建用于预测海鸟分布的 GAM 我在解释某些模型的 gam check 结果时遇到一些问题 每个物种一个模型 我正在使用负二项式族和对数链接 以及样本区域对数的偏移量 我有 13 个可能的预测变量 我的回复数据
gam
mgcv
安装路径不可写R,无法更新包
我正在尝试使用他们网站上的代码将 Bioconductor 安装到 R 中 当我输入代码 见下文 时 我收到一条错误消息 指出某些软件包无法更新 安装路径不可写 gt try http if https URLs are not suppo
r
Bioconductor
mgcv
Gtsummary 输出与 mgcv gam
我有以下数据集 structure list Age c 83L 26L 26L 20L 20L 77L 32L 21L 15L 75L 27L 81L 81L 15L 24L 16L 35L 27L 30L 31L 24L 24L 31L
r
gam
mgcv
gtsummary
R 包 mgcv 是否存在已知的兼容性问题?是否有兼容性的一般规则?
我使用 R 版本 2 15 1 2012 06 22 和 mgcv 版本 1 7 22 我在 R 中加载以下一组包 library sqldf library timeDate library forecast library xts li
r
mgcv
广义相加模型 data.frame.default 错误:尝试应用非函数
我正在尝试使用 mgcv 包运行一般的附加模型 但我不断收到 model frame default 错误 Error in model frame default formula Presence Sex wind speed baro
r
gam
mgcv
model.frame.default 中的错误:变量长度不同
在使用 mgcv 包运行 gam 模型时 我遇到了一条我无法理解的奇怪错误消息 model frame default formula Death pm10 Lag resid1 1 中的错误 变量长度不同 发现 Lag resid1 1
r
quantmod
gam
mgcv
Rplot.gam错误“1中的错误:object$nsdf:长度为0的参数”
我正在尝试在 R 中绘制一个 gam 对象 这是我用 gam 包制作的 我收到了报告中相同的错误1 object nsdf 中的错误 使用plot gam 时长度为0 的参数 然而 在那里找到的解决方案 更新到最新版本 我认为 对我来说不起
r
plot
Regression
gam
mgcv
mgcv:如何在predict.gam中使用“排除”参数?
我有一个结构如下的模型 我想提取预测值 同时忽略随机效应 如指定 predict gam and here 我正在使用exclude争论 但我收到错误 我的错误在哪里 dt lt data frame n1 runif 500 min 0
r
Regression
Predict
gam
mgcv
确定 GAM 平滑对象的导数
我有一个非常简单的时间序列数据集 由单个变量的年平均值 AVERAGE 组成 我希望研究时间序列 趋势 分量的变化率 一阶导数 和加速度 二阶导数 以及相关的标准误差 我使用 MGCV 的 GAM 和 PREDICT 函数获得了 趋势 如下
r
mgcv
mgcv:如何指定平滑和因子之间的交互?
在 R 中 我想用分类变量拟合 gam 模型 我想我可以这样做 cat 是分类变量 lm data df formula y x1 cat x2 x3 但我不能做这样的事情 gam data df formula y s x1 cat s
r
Regression
gam
mgcv