बेसिस फंक्शन और स्मूथिंग

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

सही फिट कैसे पाएँ

  • डेटा के करीब रहें (under-fitting से बचें)
  • शोर को न फिट करें (over-fitting से बचें)
R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

Wiggliness का संतुलन

$$\LARGE \text{Fit} = \text{Likelihood} - \lambda \times \text{Wiggliness}$$

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

सही smoothing parameter चुनना

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

Smoothing सिंटैक्स

फिक्स्ड smoothing parameter सेट करना

gam(y ~ s(x), data = dat, sp = 0.1)
gam(y ~ s(x, sp = 0.1), data = dat)

Restricted maximum likelihood से smoothing

gam(y ~ s(x), data = dat, method = "REML")
R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

Basis functions की संख्या

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

Basis function सिंटैक्स

Basis functions की संख्या सेट करना

gam(y ~ s(x, k = 3), data = dat, method = "REML")

gam(y ~ s(x, k = 10), data = dat, method = "REML")

डिफॉल्ट का उपयोग करें

gam(y ~ s(x), data = dat, method = "REML")
R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

अभ्यास करते हैं!

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

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