Aller plus loin avec les GAM

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

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

Chapitre 1

  • Théorie des GAM
  • Ajuster des GAM
  • Combiner des termes linéaires et non linéaires

Chapitre 2

  • Interpréter les GAM
  • Visualiser les GAM
  • Vérification du modèle et concourbité

Chapitre 3

  • Interactions 2D et données spatiales
  • Interactions à différentes échelles
  • Interaction continue–catégorielle

Chapitre 4

  • GAM logistiques
  • Tracer les sorties logistiques
  • Faire des prédictions
Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

GAM et le Tidyverse

library(broom)

augment(gam_model)
tidy(gam_model)
glance(gam_model)

library(caret)

train(x, y, method = "gam", ...)
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Autres types de lissages

?smooth.terms
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Autres types de résultats/distributions

?family.mgcv

Voir Generalized Linear Models

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Sélection de variables

?gam.selection
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Structures de modèles complexes

?gam.models

Voir Modèles hiérarchiques et à effets mixtes

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