GAM multivariés

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

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

Notre jeu de données : mpg

mpg

  symbol loss         make  fuel aspir doors ... eng.loc    wb length width
1      3   NA  alfa-romero   gas   std   two ...   front  88.6  168.8  64.1
2      3   NA  alfa-romero   gas   std   two ...   front  88.6  168.8  64.1
3      1   NA  alfa-romero   gas   std   two ...   front  94.5  171.2  65.5
4      2  164         audi   gas   std  four ...   front  99.8  176.6  66.2
5      2  164         audi   gas   std  four ...   front  99.4  176.6  66.4
6      2   NA         audi   gas   std   two ...   front  99.8  177.3  66.3
7      1  158         audi   gas   std  four ...   front 105.8  192.7  71.4
8      1   NA         audi   gas   std  four ...   front 105.8  192.7  71.4
9      1  158         audi   gas turbo  four ...   front 105.8  192.7  71.4
10     0   NA         audi   gas turbo   two ...   front  99.5  178.2  67.9
...
Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Courbes lissées multiples (1)

model <- gam(hw.mpg ~ s(weight), data = mpg,
             method = "REML")

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

Courbes lissées multiples (2)

model <- gam(hw.mpg ~ s(weight), data = mpg,
             method = "REML")

model2 <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + s(length), data = mpg,
              method = "REML")
Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

Courbes lissées multiples (3)

model2 <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + s(length), data = mpg,
              method = "REML")

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

Termes linéaires

model2 <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + length, data = mpg,
              method = "REML")

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

Termes linéaires (2)

model2b <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + s(length, sp = 1000),
               data = mpg, method = "REML")

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

Termes catégoriels (1)

model3 <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + fuel, data = mpg,
              method = "REML")

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

Termes catégoriels (2)

model4 <- gam(hw.mpg ~ s(weight, by = fuel), data = mpg,
              method = "REML")

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

Termes catégoriels (3)

model4b <- gam(hw.mpg ~ s(weight, by = fuel) + fuel, 
               data = mpg, method = "REML")

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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