Introduction aux modèles additifs généralisés

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

Compromis en conception de modèles

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Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Relations non linéaires

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Relations non linéaires

linear_mod <- lm(y ~ x, data = my_data)

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Relations non linéaires

library(mgcv)
gam_mod <- gam(y ~ s(x), data = my_data)

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Fonctions de base

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Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Fonctions de base

gam_mod <- gam(y ~ s(x), data = my_data)

coef(gam_mod)

(Intercept)     s(x2).1     s(x2).2    
7.814448        5.272290    5.104941

s(x2).3         s(x2).4     s(x2).5
1.271135        1.720561   -1.180613 

s(x2).6 
-2.676133
Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Passons à la pratique !

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

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