r - R中的多元回归样条

Question

大多数人可能都熟悉 bs从样条:

library(splines)

workingModel <- lm(mpg ~ factor(gear) + bs(wt, knots = 5) + hp, data = mtcars)

bs(mtcars$wt, knots = 4)

这对单个变量权重使用 b 样条，但您也可以执行多变量样条:

bs(cbind(mtcars$wt,mtcars$hp), knots = 4)

但这会产生一个矩阵，其行数是 mtcars 的两倍，所以当我尝试:

brokenModel <- lm(mpg ~ bs(cbind(mtcars$wt,mtcars$hp), knots = 4), data = mtcars)

我收到关于不同长度的错误。

我的问题是:如果模型的行数与结果变量的行数不同，我该如何在模型中使用多元样条？我是否将结果变量叠加在自身之上 y <- c(y, y) ?为什么多元样条会产生额外的行？

谢谢。

Answer 1

您不能使用 splines::bs在这种情况下，因为它严格用于构建单变量样条。如果你这样做 bs(mat)哪里mat是一个矩阵，它只是在做 bs(c(mat)) .例如，

mat <- matrix(runif(8), 4, 2)
identical(bs(mat), bs(c(mat)))
# [1] TRUE

这解释了为什么在执行 bs(cbind(mtcars$wt,mtcars$hp) 时会得到双倍的行数.

要创建 2D 样条，最简单的方法是创建附加样条:

lm(mpg ~ factor(gear) + bs(wt, knots = 5) + bs(hp, knots = 4), mtcars)

但这可能不是您想要的。然后考虑交互:

model <- lm(mpg ~ factor(gear) + bs(wt, knots = 5):bs(hp, knots = 4), mtcars)

bs(wt, knots = 5):bs(hp, knots = 4)正在两个设计矩阵之间形成行式 Kronecker 乘积。自 bs(wt, knots = 5)是一个 4 列的矩阵，而 bs(hp, knots = 4)是 3 列矩阵，交互有 4 * 3 = 12 列。

或者，考虑使用 mgcv包裹。在 mgcv ，多元样条可以通过两种方式构造:

各向同性薄板样条；

尺度不变张量积样条。

显然你想要第二个，如 wt和 hp有不同的单位。要构造张量积样条，我们可以使用:

library(mgcv)
fit <- gam(mpg ~ factor(gear)
                 + s(wt, bs = 'cr', k = 4, fx = TRUE)
                 + s(hp, bs = 'cr', k = 4, fx = TRUE)
                 + ti(wt, hp, bs = 'cr', k = c(4, 4), d = c(1, 1), fx = TRUE),
                 data = mtcars)

在这里，我特意设置了fx = TRUE禁用惩罚回归。

我不想写一个广泛的答案来介绍mgcv .对于如何s , ti和 gam工作，只需阅读文档。如果您需要弥合理论上的差距，请阅读 Simon Wood 于 2006 年出版的书:Generalized Additive Models: an Introduction with R。

A practical example of mgcv usage?

我有答案 Cubic spline method for longitudinal series data这可能会帮助您熟悉 mgcv .但作为介绍性示例，它仅展示了如何使用单变量样条。幸运的是，这也是关键。张量积样条由单变量样条构造而成。

我的其他答案与 mgcv 有关更多的是理论方面；虽然并非我所有的答案都与 spline 有关引用 mgcv .所以这个问题和答案是我在这个阶段能给你的最好的答案。

Would the scale invariant tensor product splines be equivalent to radial smoothing or would that be the isotropic thin-place splines?

径向平滑等效于薄板样条，因为薄板样条的基函数是径向的。这就是为什么它是各向同性的并且可以用于空间回归。

张量积样条是尺度不变的，因为它被构造为单变量样条基的(成对)乘法。