R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化

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这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。

我们需要加载mgcv

library('mgcv')受欢迎的例子数据集

dat中的数据在GAM相关的研究中得到了很好的研究，包含了一些协变量--标记为x0到x3--这些协变量在不同程度上与因变量有非线性关系。

我们想通过使用样条来逼近协变量和因变量之间的真实关系来尝试拟合这些关系。为了拟合一个加性模型，我们使用

gam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3), dat,  "REML")

mgcv提供了一个summary()方法，用来提取关于拟合GAM的信息。

check()函数，用于检查模型中的每个光滑_函数_是否使用了足够数量的基函数。你可能没有直接使用check()——会输出其他诊断结果，也会产生四个模型诊断图。

绘制光滑_函数_图

为了将估计的GAMs可视化，mgcv提供了plot.gam()方法和vis.gam()函数，从对象中产生类似ggplot2的图。为了使GAM模型中的四个估计光滑_函数_可视化，我们将使用

plot(mod)

结果是绘制mod GAM中每一个光滑_函数_。