Nous voulons prédire (Y ) donné (x ) en ajustant le modèle simple: Notez que GAM suppose une définition très inclusive de ce qui compte comme un GAM: fondamentalement tout GLM pénalisé peut être utilisé: à cette fin GAM permet les composants non lisses du modèle d`être pénalisé via l`argument paraPen et permet au prédicteur linéaire de dépendre de fonctions linéaires générales de lissage, via le mécanisme de la Convention de sommation décrit dans Linear. Functional. terms. Link {Family. mgcv} détaille ce qui est disponible au-delà des GLMs et de la famille exponentielle. Lors du montage d`un GAM, le choix des paramètres de lissage – c.-à-d. les paramètres qui contrôlent la fluidité des fonctions prédictives – est essentiel pour l`esthétique et l`ajustement du modèle. Nous pouvons choisir de présélectionner les paramètres de lissage ou nous pouvons choisir d`estimer les paramètres de lissage à partir des données. Il existe deux façons d`estimer le paramètre de lissage pour un GAM logistique: où la deuxième équation est un processus AR (1) classique et (Phi ) est un coefficient autorégressif inconnu à estimer. Les erreurs peuvent également être imbriquées dans une semaine, ce qui est dans notre cas plus approprié, en raison du caractère saisonnier double de notre série temporelle. Vous pouvez également ajouter des ordres plus élevés de processus AR et aussi le modèle MA (moyenne mobile). Vous pouvez en savoir plus sur l`estimation et la modélisation de ce genre de modèles dans un excellent livre de Box, Jenkins, et Reinsel: analyse de séries chronologiques. C`est, bien sûr, un résultat horrible.

Nous devons inclure les interactions de deux variables indépendantes dans le modèle. Liste facultative spécifiant les pénalités à appliquer aux termes du modèle paramétrique. GAM. Models en explique davantage. En regardant les deux termes lisses, nous pouvons voir que le plus lisse mensuel est ramasser cette hausse mensuelle et la chute de CO (_ 2 )-en regardant les magnitudes relative (c.-à-d. fluctuation mensuelle vs tendance à long terme), nous pouvons voir combien il est important de démêler les composants de la série temporelle. Voyons comment les diagnostics de modèle regardent maintenant: ne plus interpréter le modèle s`adapte ici; ils ont été faits pour illustrer comment obtenir mgcv pour adapter les modèles aux données saisonnières. Si vous faisiez cela en colère pour une analyse réelle, alors nous aimerions regarder dans beaucoup plus de détails à des caractéristiques non modélisées telles que les changements dans la température saisonnière avec la tendance et faire beaucoup plus en termes de diagnostics de modèle. Ces choses sont au-delà de la portée de ce poste particulier, mais je vais choisir certaines de ces questions dans les affectations ultérieures que le temps le permet.

Un vecteur de paramètres de lissage peut être fourni ici. Les paramètres de lissage doivent être fournis dans l`ordre dans lequel les termes lisses apparaissent dans la formule du modèle. Les éléments négatifs indiquent que le paramètre doit être estimé, et par conséquent un mélange de paramètres fixes et estimés est possible. Si lisser partagent les paramètres de lissage, la longueur (SP) doit correspondre au nombre de paramètres de lissage sous-jacents. Cela semble beaucoup mieux que ce qu`il était avec le modèle gam_3. Nous devrions regarder les résidus de ce modèle aussi, ici en utilisant la fonction d`autocorrélation (partielle) mgcv-package, gamObject, GAM. Models, Smooth. Terms, Linear.

Functional. Terms, s, te prédire. gam, plot. gam, résumé. gam, GAM. Side, GAM. Selection, GAM. Control GAM. Check, linéaire. Functional.

Terms negbin, Magic, vis. gam valeur AIC du modèle avec AR (1) terme est plus faible, de sorte qu`il semble mieux, aussi p-value est très faible qui indique que le deuxième modèle est préférable de choisir. Notez que les GAMs peuvent également contenir des termes paramétriques ainsi que des Smoothers bidimensionnels. De plus, comme les modèles linéaires généralisés (GLM), GAM prend en charge plusieurs fonctions de liaison. Par exemple, quand (Y ) est binaire, nous utiliserait le lien logit donné par GAM () n`est pas un clone de l`original de Trevor Hastie (comme fourni dans S-PLUS ou le paquet GAM). Les principales différences sont (i) que, par défaut, l`estimation du degré de lissage des termes du modèle fait partie de l`ajustement du modèle, (II) une approche bayésienne de l`estimation de la variance est employée qui facilite le calcul de l`intervalle de confiance (avec une bonne couverture probabilités), (III) que le modèle peut dépendre d`une fonctionnelle linéaire (délimitée) de termes lisses, (IV) la partie paramétrique du modèle peut être pénalisée, (v) des effets aléatoires simples peuvent être incorporés, et (VI) les installations pour incorporer des lissé de plus de une variable est différente: en particulier il n`y a pas de lissage Lo, mais à la place (a) s les termes peuvent avoir plus d`un argument, ce qui implique un lissage isotrope et (b) te, TI ou T2 lisses sont fournis comme un moyen efficace pour modéliser les interactions lisses de tout nombre de variables par le biais du produit tenseur invariant de l`échelle.