Preguntas etiquetadas con mgcv

Utilizo GAM cada vez más. Cuando voy a proporcionar referencias para sus diversos componentes (selección de parámetros de suavizado, varias bases de spline, valores p de términos suaves), todos provienen de un investigador: Simon Wood, de la Universidad de Bath, en Inglaterra. También es el mgcvencargado de mantener en R, …

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

Estoy tratando de descubrir cómo controlar los parámetros de suavizado en un modelo mgcv: gam. Tengo una variable binomial que intento modelar principalmente como una función de las coordenadas xey en una cuadrícula fija, además de algunas otras variables con influencias menores. En el pasado, he construido un modelo de …

14 r  smoothing  mgcv 

He estado explorando una serie de herramientas para pronosticar, y he encontrado que los Modelos Aditivos Generalizados (GAM) tienen el mayor potencial para este propósito. ¡Los GAM son geniales! Permiten especificar modelos complejos de manera muy sucinta. Sin embargo, esa misma brevedad me está causando cierta confusión, específicamente con respecto …

12 r  modeling  gam  mgcv 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 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 

Estoy interesado en modelar la captura total de peces usando gam en mgcv para modelar efectos aleatorios simples para buques individuales (que realizan viajes repetidos a lo largo del tiempo en la pesquería). Tengo 98 sujetos, así que pensé que usaría gam en lugar de gamm para modelar los efectos …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

Mi nombre es Hugh, y soy un estudiante de doctorado que usa modelos aditivos generalizados para hacer un análisis exploratorio. No estoy seguro de cómo interpretar los valores p que provienen del paquete MGCV y quería verificar mi comprensión (estoy usando la versión 1.7-29, y he consultado parte de la …

10 p-value  mgcv 

Mis preguntas tratan sobre los GAM en el paquete mgcv R. Debido a un tamaño de muestra pequeño, quiero determinar el error de predicción utilizando la validación cruzada de dejar uno fuera. ¿Es esto razonable? ¿Hay un paquete o código de cómo puedo hacer esto? La errorest()función en el paquete …

10 r  cross-validation  gam  mgcv 

El libro de Simon Wood sobre GAM y su mgcv de paquete R asociado son muy detallados e informativos cuando se trata de la teoría GAM y el ajuste del modelo a datos reales y simulados. Para los suavizados 1D, realmente no hay mucho de qué preocuparse, excepto para decidir …

9 r  mgcv 

Me gustaría conocer los valores (x, y)utilizados en el trazado plot(b, seWithMean=TRUE)en el paquete mgcv . ¿Alguien sabe cómo puedo extraer o calcular estos valores? Aquí hay un ejemplo: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)

9 r  time-series  smoothing  mgcv 

La siguiente pregunta se basa en la discusión que se encuentra en esta página . Dada una variable de respuesta y, una variable explicativa continua xy un factor fac, es posible definir un Modelo Aditivo General (GAM) con una interacción entre xy facusando el argumento by=. De acuerdo con el …

8 r  interaction  gam  mgcv 

Estoy construyendo un modelo en el que varias de mis covariables viven en un "círculo", en el sentido de que toman valores en el intervalo [0,1) y 0 = 1. Me pregunto acerca de las técnicas para lidiar con esta situación. Una idea es representar una variable circular theta como …

8 data-transformation  seasonality  mgcv  circular-statistics