我想在 mgcv
包中使用函数 gam
:
x <- seq(0,60, len =600)
y <- seq(0,1, len=600)
prova <- gam(y ~ s(x, bs='cr')
我可以在s()
中设置结的数量吗?然后我可以知道样条线使用的结在哪里吗?谢谢!
最佳答案
虽然设置 k
是正确的方法,但 fx = TRUE
绝对不正确:它会强制使用纯回归样条而不会受到惩罚。
结的位置
对于惩罚回归样条线,确切的位置并不重要,只要:
k
足够大;- 结的分布具有良好、合理的覆盖范围。
默认情况下:
- 自然三次回归样条
bs = 'cr'
按分位数放置结; - B 样条系列(
bs = 'bs'
、bs = 'ps'
、bs = 'ad'
)放置结 <强>均匀。
比较以下内容:
library(mgcv)
## toy data
set.seed(0); x <- sort(rnorm(400, 0, pi)) ## note, my x are not uniformly sampled
set.seed(1); e <- rnorm(400, 0, 0.4)
y0 <- sin(x) + 0.2 * x + cos(abs(x))
y <- y0 + e
## fitting natural cubic spline
cr_fit <- gam(y ~ s(x, bs = 'cr', k = 20))
cr_knots <- cr_fit$smooth[[1]]$xp ## extract knots locations
## fitting B-spline
bs_fit <- gam(y ~ s(x, bs = 'bs', k = 20))
bs_knots <- bs_fit$smooth[[1]]$knots ## extract knots locations
## summary plot
par(mfrow = c(1,2))
plot(x, y, col= "grey", main = "natural cubic spline");
lines(x, cr_fit$linear.predictors, col = 2, lwd = 2)
abline(v = cr_knots, lty = 2)
plot(x, y, col= "grey", main = "B-spline");
lines(x, bs_fit$linear.predictors, col = 2, lwd = 2)
abline(v = bs_knots, lty = 2)
您可以看到结位置的差异。
<小时/>设置您自己的结位置:
您还可以通过 gam()
的 knots
参数提供自定义的结位置(是的,结不会馈送到 s()
,但是到 gam()
)。例如,您可以为 cr
打均匀间隔的结:
xlim <- range(x) ## get range of x
myfit <- gam(y ~ s(x, bs = 'cr', k = 20),
knots = list(x = seq(xlim[1], xlim[2], length = 20)))
现在您可以看到:
my_knots <- myfit$smooth[[1]]$xp
plot(x, y, col= "grey", main = "my knots");
lines(x, myfit$linear.predictors, col = 2, lwd = 2)
abline(v = my_knots, lty = 2)
但是,通常不需要自己打结。但如果你确实想这样做,你必须清楚你在做什么。特别是,您提供的结数不得与 s()
中的 k
冲突。
This is a very rich answer. The length of
bs_knots
is 24. The "dimension" of the spline basis is inbs_fit$smooth[[1]]$bs.dim
, which is 20.
是的,对于 B 样条曲线族,B 样条曲线的数量不等于结的数量。 B 样条线的结放置是一项肮脏的工作并且容易出错。请参阅https://stackoverflow.com/a/72723391/4891738使用 B 样条进行演示。
关于r - mgcv:如何设置样条线的结的数量和/或位置,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40056566/