Question

我使用gam包中的mgcv来拟合广义添加模型。我有一个数据表，其中包含我的因变量Y，一个独立变量X，其他独立变量Oth和一个两级因子Fac。我想适合以下模型

Y ~ s(X) + Oth

但是附加约束条件是s(X)项仅适用于因子的两个级别之一，例如Fac==1。其他术语Oth应该与整个数据相符。

我尝试了s(X,by=Fac)，但这会偏向Oth。换句话说，我想表示X仅在Y时与Fac==1相关，否则对X进行建模无效。

Answer 1

廉价技巧：如果Fac == 1则使用X为辅助变量，其他地方为0。

library("mgcv")
library("ggplot2")


# simulate data

N <- 1e3

dat <- data.frame(covariate = runif(N),
                  predictor = runif(N),
                  group = factor(sample(0:1, N, TRUE)))

dat$outcome <- rnorm(N,
                     1 * dat$covariate +
                     ifelse(dat$group == 1,
                            .5 * dat$predictor +
                            1.5 * sin(dat$predictor * pi),
                            0), .1)

# some plots

ggplot(dat, aes(x = predictor, y = outcome,
                col = group, group = group)) +
    geom_point()

ggplot(dat, aes(x = covariate, y = outcome,
                col = group, group = group)) +
    geom_point()

# create auxiliary variable

dat$aux <- ifelse(dat$group == 1,
                  dat$predictor,
                  0)

# fit the data

fit1 <- gam(outcome ~ covariate + s(predictor, by = group),
            data = dat)

fit2 <- gam(outcome ~ covariate + s(aux, by = group),
            data = dat)

# compare fits

summary(fit1)

summary(fit2)

Answer 2

如果我理解正确，你会想到一些具有这种互动的模型：

Y ~ 0th + (Fac==1)*s(X)

如果您想“表示X只有在Y”不将Fac==1视为Fac时才与factor相关的信念，作为numeric变量。在这种情况下，您将获得numeric次互动，并且只有一组coefficients（当它是factor时，其中有两个）。这种类型的模型是varying coefficient model。

# some data
data <- data.frame(th = runif(100),
              X = runif(100),
              Y = runif(100),
              Fac = sample(0:1, 100, TRUE))
data$Fac<-as.numeric(as.character(data$Fac)) #change to numeric
# then run model
gam(Y~s(X, by=Fac)+th,data=data)

请参阅文档by

中的?s选项文档

R：适合数据子集的GAM

2 个答案: