คำถามติดแท็ก gam

คำถามของฉันเกี่ยวกับเกมในแพ็คเกจ mgcv R เนื่องจากขนาดตัวอย่างเล็กฉันต้องการตรวจสอบข้อผิดพลาดการทำนายโดยใช้การตรวจสอบความถูกต้องแบบลาก่อน มันสมเหตุสมผลหรือไม่ ฉันมีแพคเกจหรือรหัสที่ฉันสามารถทำได้หรือไม่? errorest()ฟังก์ชั่นในIPREDแพคเกจไม่ทำงาน ชุดข้อมูลการทดสอบอย่างง่ายคือ: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2) b<-gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat) summary(b) pred <- predict(b, type="response") ขอบคุณมากสำหรับความช่วยเหลือของคุณ!

10 r  cross-validation  gam  mgcv 

เป็นไปได้หรือไม่ที่จะพอดีกับ GAMM (โมเดลผสมแบบผสมทั่วไป) สำหรับข้อมูลที่ไม่พองในศูนย์ใน R? ถ้าไม่เป็นไปได้หรือไม่ที่จะพอดีกับ GAM (โมเดลเสริมทั่วไป) สำหรับข้อมูลที่ไม่มีการขยายศูนย์ด้วยการแจกแจงแบบทวินามลบหรือกึ่งปัวซองเสมือนใน R? (ฉันพบCOZIGAM :: zigamและmgcv: ziPสำหรับการแจกแจงปัวซอง)

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation 

สวัสดีฉันพยายามดิ้นรนเพื่อทำความเข้าใจ Ref.df ในหน้าจอแสดงผลใน R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * มันหมายถึงอะไรและจำเป็นต้องรวมคำนี้เพื่อนำเสนอผลลัพธ์ของ GAM ในกระดาษ? มันให้ข้อมูลที่จำเป็นต่อการทำนายหรือไม่?

9 model  gam  degrees-of-freedom 

แก้ไข: ตั้งแต่การทำโพสต์นี้ผมได้ตามมาด้วยการโพสต์เพิ่มเติมที่นี่ บทสรุปของข้อความด้านล่าง: ฉันกำลังทำงานกับแบบจำลองและได้ลองถดถอยเชิงเส้นการแปลงบ็อกซ์คอคส์และ GAM แต่ยังไม่คืบหน้ามากนัก ใช้ตอนRนี้ฉันกำลังทำงานกับแบบจำลองเพื่อทำนายความสำเร็จของผู้เล่นเบสบอลลีกในระดับเมเจอร์ลีก (MLB) ตัวแปรน่ารังเกียจอาชีพชนะเหนือทดแทน (oWAR) เป็นพร็อกซี่สำหรับความสำเร็จในระดับเอ็มและเป็นวัดที่เป็นผลรวมของผลงานที่น่ารังเกียจสำหรับการเล่นผู้เล่นที่มีส่วนเกี่ยวข้องในช่วงอาชีพของเขาทุกคน (รายละเอียดที่นี่ - http : //www.fangraphs.com/library/misc/war/) ตัวแปรอิสระคือคะแนนความไม่พอใจเล็กน้อยในลีกที่มีคะแนน z สำหรับสถิติที่คิดว่าเป็นตัวทำนายที่สำคัญของความสำเร็จในระดับเมเจอร์ลีกรวมถึงอายุ (ผู้เล่นที่ประสบความสำเร็จมากกว่าในวัยเยาว์มีแนวโน้มที่จะเป็นกลุ่มเป้าหมายที่ดีกว่า) ], อัตราการเดิน [BBrate] และการผลิตที่ปรับปรุงแล้ว (การวัดทั่วโลกของการผลิตที่น่ารังเกียจ) นอกจากนี้เนื่องจากมีลีกย่อยหลายระดับฉันจึงได้รวมตัวแปรจำลองสำหรับระดับการเล่นของลีกย่อย (Double A, High A, Low A, Rookie และ Short Season กับ Triple A [ระดับสูงสุดก่อนลีกใหญ่]] เป็นตัวแปรอ้างอิง]) หมายเหตุ: ฉันได้ปรับขนาด WAR ใหม่ให้เป็นตัวแปรที่เปลี่ยนจาก 0 เป็น 1 ตัวแปร scatterplot …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

ฉันได้รับการกระชับข้อมูลอนุกรมเวลาโดยใช้รูปแบบการเติมแต่งทั่วไป Poisson ใช้ PROC GAMSAS โดยทั่วไปฉันมีกระบวนการตรวจสอบข้ามแบบทั่วไปในตัวแล้วสร้าง "จุดเริ่มต้น" ที่ดีสำหรับเส้นโค้งเดี่ยวของฉันซึ่งเป็นฟังก์ชันที่ไม่ใช่เชิงเส้นของเวลาพร้อมกับคำพารามิเตอร์เดียว (อันที่ฉัน สนใจจริงๆ) จนถึงตอนนี้มันทำงานได้ค่อนข้างว่ายน้ำยกเว้นหนึ่งในชุดข้อมูลของฉัน มีการสังเกตในชุดข้อมูล 132 ชุดและ GCV แนะนำให้มีอิสระในระดับ 128 องศา ดูเหมือนว่า ... ผิด ผิดมาก ที่สำคัญมันยังไม่เสถียรเลย ฉันลองวิธีที่สองโดยใช้บางอย่างเช่น "เปลี่ยนค่าประมาณ" เพื่อหยุดเพิ่มองศาอิสระเมื่อการประมาณค่าพารามิเตอร์หยุดหยุดการเปลี่ยนแปลงเพราะเหตุใดจึงต้องเพิ่มการควบคุมหากไม่มีอะไรแตกต่างกัน ปัญหาคือว่าการประมาณการไม่เสถียรเลย ฉันลองใช้องศาอิสระดังต่อไปนี้และอย่างที่คุณเห็นคำศัพท์เกี่ยวกับพารามิเตอร์จะเด้งไปมาอย่างดุเดือด: DF: Parametric Estimate: 1 -0.76903 2 -0.56308 3 -0.47103 4 -0.43631 5 -0.33108 6 -0.1495 7 0.0743 8 0.33459 9 0.62413 10 …

9 time-series  sas  splines  gam