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GAM（ `mgcv :: gam`）からフィッティングされたスプラインを抽出する方法

ロジスティック回帰の時間傾向をモデル化するためにGAMを使用しています。しかし、GAMやGAMMには当てはまらない別のモデルにそれを加えるために、フィットしたスプラインを抽出したいと思います。したがって、私は2つの質問があります：他のノットを見つけるためにモデルをさせながら、私は特定の場所にある1つの結び目を強制するように、私は時間をかけて滑らかにフィットすることができますどのようにを？フィ

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MGCV GAM factorプロットでy軸を変更する方法は？

私は、GAMスムージング関数のプロットとyの制限を調整して、異なる季節の2つの異なるGAMモデルの効果をより簡単に比較したいと考えています。 plot.gam関数でylimオプションを使用している場合、スムージング機能ではy軸のみ変更できますが、要因では変更できません。例えば：第2のプロットで library(mgcv) data(cars) Gam1 <- gam(Price~s(Mile

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mgcv：Tweedie応答モデルで段階的回帰を行うには？

RでTweedieを使ってステップワイズ回帰を行う方法を知っている人はいますか？私はmgcvパッケージを見つけました。明らかに、推測する別のパラメータとして、Tweedieの電力パラメータを扱います。これはglmの外部の電力を見積もるのにtweedie.profileを使用する必要があるために改善するようです。したがって、回帰を行うために自動化された段階的関数を使用することが推奨されます。しかし

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gammモデルエラーからのランダムなエフェクトの予測： 'newdata'で希望のレベルのグループを評価できません

newdata引数を使用してgammモデル（mgcvパッケージ）から予測を生成しようとしています。私はモデルのlme部分に予測をしたいので、予測にはランダム効果が含まれています。しかし、私は、モデル係数がどのように名付けられているかに起因して、問題に取り組んでいる、と私は思う。私の質問は、予測を可能にするために、どのように構造化/名前付けされるべきですか。ありがとう。エラー Error in

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一般化加法モデルdata.frame.defaultエラー：非機能

を適用しようとする私はmgcvパッケージを使用して、一般的な加法モデルを実行しようとしていますが、私はmodel.frame.defaultのエラーを取得しておいてください。 Error in model.frame.default(formula = Presence ~ Sex + wind_speed + baro + : attempt to apply non-function こ

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ggplot2を使ってゲームフィットのスムーズなコンポーネントをプロットすることは可能ですか？

私は、mgcvパッケージからgamを使用してモデルをフィッティングし、その結果をmodelに保存しています。これまではplot(model)を使用して滑らかなコンポーネントを見てきました。私は最近ggplot2を使い始め、その出力を好きになっています。ですから、ggplot2を使ってこれらのグラフをプロットすることは可能でしょうか？ x1 = rnorm(1000) x2 = rnorm(100

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mgcv：predict.gam（）は、type = "terms"とtype = "response"に対して異なる結果を返します。

オプションtype="terms"を使用して、GAMモデルからプレディクタの各コンポーネントを個別に評価します。サニティ・チェックとして、結果をオプションtype="response"を使用して合計予測の評価と比較しました。結果が異なることが分かります。次に例を示します。 library(mgcv) n<-200 sig <- 2 dat <- gamSim(1,n=n,scale=sig

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mgcvによる変数選択

RのGAMの変数選択を自動化する方法はありますか？ step.gamとselection.gamのドキュメントを読んだことがありますが、まだ動作しているコードの回答を見ていません。さらに、私はmethod= "REML"とselect = TRUEを試しましたが、重要な変数をモデルから削除しません。私はステップモデルを作成し、その変数を使ってGAMを作成することが理論化できましたが、それは計算上

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mgcv gam（）エラー：モデルにデータよりも多くの係数があります

私のデータセットにGAM（一般化加算モデル）を使用しています。このデータセットには、6つの予測変数と応答変数（すなわち、電力）を持つ32の観測値があります。 gam()mgcvパッケージの機能を使用してモデルに適合しています。、私はモデルに合うようにしようとするたびに、私のようにエラーメッセージが表示されます実行します。このエラーメッセージから Error in gam(formula.hh,

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mgcv：推定スムージングパラメータを返すには？

は、単純なGAMは、以下のようにフィット考えてみましょう： library(mgcv) my.gam <- gam(y~s(x), data=mydata) が、私はそれを保存することができるように推定平滑化パラメータ（ラムダ）を返すようにとにかくありますか？私はlambdaが 'GCV score'として出力されることを知っていますが、返すための特定のコードが必要です。ラムダを希望の値に