Perguntas com a marcação «mgcv»

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Como ajustar a suavização no modelo mgcv GAM

Estou tentando descobrir como controlar os parâmetros de suavização em um modelo mgcv: gam. Eu tenho uma variável binomial que estou tentando modelar principalmente como uma função das coordenadas xey em uma grade fixa, além de outras variáveis ​​com influências menores. No passado, eu construí um...

r smoothing mgcv
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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

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
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Como interpretar os valores P do GAM?

Meu nome é Hugh e sou um estudante de doutorado usando modelos aditivos generalizados para fazer algumas análises exploratórias. Não tenho certeza de como interpretar os valores-p que vêm do pacote MGCV e gostaria de verificar meu entendimento (estou usando a versão 1.7-29 e consultei algumas das...

p-value mgcv
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Como escolher o tipo de parâmetros GAM

Comecei a trabalhar com o GAM em R e adquiri o excelente livro de Simon Wood sobre o tópico ( "Modelos aditivos generalizados, uma introdução ao R" ). Com base em um de seus exemplos, estou analisando o seguinte: library(mgcv) data(trees) ct1<-gam(log(Volume) ~ Height + s(Girth),...

r regression machine-learning gam mgcv
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ANOVA para comparar modelos

Estou procurando neste site um workshop sobre o GAM em R: http://qcbs.ca/wiki/r_workshop8 No final da seção, 2. Multiple smooth termseles mostram um exemplo, onde eles usam anovapara comparar três modelos diferentes para determinar o melhor modelo de ajuste. A saída é Analysis of Deviance Table...

r anova gam mgcv
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GAM adaptável suaviza em mgcv

O livro de Simon Wood sobre GAMs e seu pacote R associado mgcv são altamente detalhados e informativos quando se trata da teoria do GAM e do ajuste de modelos a dados reais e simulados. Para suavizações 1D, não há realmente muito com o que se preocupar, exceto decidir se as funções básicas...

r mgcv