R说话广义添性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图

发布日期:2021-09-12 15:44    点击次数:125
原文链接:  http://tecdat.cn/?p=23697

吾们行使R库mgcv,用广义添性模型(GAMs)对环境数据进走建模。mgcv是一个远大的库,具有雄厚的功能,但吾们频繁发现,默认的诊断图并不令人振奋。稀奇是偏残差图,功能很强,但往往兴,残差几乎望不见。吾们必要按照这些代码来制作本身的偏回归光滑图。

1) 基本的数据竖立

吾们正在行使这边商议的数据集。吾们行使的是国家发病率和物化亡率空气污浊钻研(NMMAPS)的数据。吾们将数据控制在1997-2000年。

data\[date>as.Date("1996-12-31"),\]2) 浅易的GAM模型--温度对臭氧

在这个例子中,吾们保持模型的浅易性--行使高斯数据,单一展望因子。吾们对温度与臭氧进走建模,吾们将输出默认的偏残差图。

# 模型 - 温度对臭氧的影响plot(gam)

图片

这个图能够改进?

3) 重新制作偏残差图

偏残差图(_Partial Residual_ Plot)是众元回归中常用的诊断工具,稀奇是评估模型中在一个或另一个注释变量中是否包含非线性项。在众元回归y=β0+β1x1+…+βpxp+ε中,若欲逆映其中变量Xj与因变量y之间的有关并用图形表现,其手段之一是用偏残差图。