エキスGAMモデルオブジェクト

Question

は、私はこれを行うことによって、私のGAMモデルを作成すると仮定します

その後

a <- runif(10) 
b <- runif(10) 
gm <- gam(a ~ ns(b, df=2)) 
plot(gm, all.terms=T, shade=T) 

I次のプロットを得る： 私は、gmの要素へのアクセスを持っている必要なもの

赤で強調表示された点を含むリストまたはデータフレームを取得する。

はsummary(gm)とnames(gm)の出力を見てとることによって、私は、このようなデータを含むフィールドを見つけることができません。

> summary(gm) 
Family: gaussian 
Link function: identity 

Formula: 
a ~ ns(b, df = 2) 

Parametric coefficients: 
       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  0.5390  0.1524 3.536 0.00952 ** 
ns(b, df = 2)1 0.4935  0.4242 1.163 0.28284 
ns(b, df = 2)2 -0.2203  0.2603 -0.846 0.42529 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 


R-sq.(adj) = -0.0585 Deviance explained = 17.7% 
GCV = 0.077126 Scale est. = 0.053988 n = 10 

と

> names(gm) 
[1] "coefficients"  "residuals"   "fitted.values"  "family"   "linear.predictors" 
[6] "deviance"   "null.deviance"  "iter"    "weights"   "prior.weights"  
[11] "df.null"   "y"     "converged"   "sig2"    "edf"    
[16] "edf1"    "hat"    "R"     "boundary"   "sp"    
[21] "nsdf"    "Ve"    "Vp"    "rV"    "mgcv.conv"   
[26] "gcv.ubre"   "aic"    "rank"    "gcv.ubre.dev"  "scale.estimated" 
[31] "method"   "smooth"   "formula"   "var.summary"  "cmX"    
[36] "model"    "control"   "terms"    "pred.formula"  "pterms"   
[41] "assign"   "xlevels"   "offset"   "df.residual"  "min.edf"   
[46] "optimizer"   "call" 

Answer 1

（代わりにsummaryを使用しての）チェックutils::str - それはあなたのオブジェクトの構造を示します。

gm$modelはあなたが探しているものだと思います。

gm$model 
      a ns(b, df = 2).1 ns(b, df = 2).2 
1 0.69342149  0.07841860  -0.05184526 
2 0.23538533  0.52006793  0.20238728 
3 0.47125666  0.24808303  -0.15840080 
4 0.04405890  0.00000000  0.00000000 
5 0.54696387  0.34211652  0.77302788