更進一步運用 GAMs

R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

第 1 章

  • GAM 理論
  • 擬合 GAM
  • 結合線性與非線性項

第 2 章

  • 解讀 GAM
  • 視覺化 GAM
  • 模型檢查與共曲率（concurvity）

第 3 章

  • 2-D 交互作用與空間資料
  • 不同尺度的交互作用
  • 連續－類別交互作用

第 4 章

  • 邏輯式 GAM
  • 繪製邏輯式輸出
  • 進行預測
R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模

GAM 與 Tidyverse

library(broom)

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

library(caret)

train(x, y, method = "gam", ...)
R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模

其他平滑方式

?smooth.terms
R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模

其他輸出／分佈型態

?family.mgcv

參見 Generalized Linear Models

R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模

變數選擇

?gam.selection
R 中的廣義加法模型（GAM）之非線性建模

複雜模型結構

?gam.models

參見 Hierarchical and Mixed Effects Models

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謝謝觀看！

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