来自gam

Question

我正在尝试提取我的游戏的时变平滑参数。

这是模型：

gam1 <- gam(as.numeric(A5_1)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)
gam2 <- gam(as.numeric(A5_2)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)
gam5 <- gam(as.numeric(A5_5)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)
gam9 <- gam(as.numeric(A5_9)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)

summary(gam1)看起来像这样：

我可以创建如下图，显示随时间推移的平滑参数：

plot(gam1, select=2,ylim=c(-3,1),rug=F,xlab="time points",
     ylab=substitute(paste("Joy",italic("(t-1)"), "on Joy",italic("(t)"))))

情节看起来像这样：

到目前为止，我发现了predict.gam()函数：

predict.gam(gam1, type = "terms")

预测函数给我：

（nrows = 103）

但是输出与图不匹配。 图中的线从0.2开始，而平滑 predict.gam()中的参数约为1.1。我如何提取 随着时间的推移，正确的平滑参数是什么？

在一般情况下，我需要这些参数，以便可以创建不同的参数 随着时间的推移qgraphs（）。在开始，中间和结尾处有一个qgraph。 就像网络分析图一样。如果有直接的方法 从随时间变化的游戏创建多个qgraph（）图，我将 欣然接受这个。

也许一旦创建矩阵我甚至会使用qgraph.animate（） 这些参数。

非常感谢！

Answer 1

它看起来不像该图，因为该图显示了在tt的观察范围内100个有序值的估计效果。 predict()调用正在返回数据的拟合值，因为您没有向newdata参数提供任何东西。

两个选项是：

1. 保存来自plot.gam()的输出：plt <- plot.gam(....)

   现在plt将包含一个对象，其中包含用于创建绘图的所有数据。如果您绘制所有平滑而不是仅绘制一个，则将获得一个列表，其中包含每个平滑的数据对象。

2. 准备一些新数据以进行预测并将其作为predict()传递给newdata。您需要提供tt以及模型中使用的所有by变量的数据。 expand.grid()对此很有用。