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2025年2月26日 · 广义加性模型（Generalized Additive Models，简称GAM）是一类灵活的统计模型，扩展了传统的广义线性模型（Generalized Linear Models，GLM）。GAM通过将响应变量与多个预测变量的平滑函数相加的方式，捕捉数据中的非线性关系，从而提供更为精确和灵活的建模能 …

2024年3月30日 · GAM 是最常用的一种描述变量间非线性关系的模型，常用于分析生物与环境之间的关系， 其一般表达式为： 式中，𝑔 ()为连接函数，𝑓𝑖 为解释变量的平滑函数，𝑌为响应变量，𝑥𝑖 为解释变量， 𝛼截距项，n 为解释变量的数量，ε为残差。 R语言中常用于实现GAM模型的包为mgcv。 用法： formula: GAM的公式，指定了响应变量和解释变量之间的关系。 可以使用s ()函数来指定光滑项。 family: 指定模型的分布族。 例如，gaussian表示高斯分布，binomial表示二项分 …

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gam让我们可以灵活地对非线性关系进行建模。 Generalized 广义是指预测变量与因变量之间的关系可以是非线性的，并且可以通过非参数光滑函数来建模。

广义相加模型（Generalized Additive Model, GAM）是广义线性模型的进一步扩展，它允许自变量的关系不仅仅是线性的，而是通过某种平滑函数来表示。 GAM的核心思想是通过加法模型来建模响应变量与自变量之间的非线性关系，因此在许多非线性回归问题中非常有用。 广义相加模型的形式可以表示为： g (μ)=β0+∑j=1pfj (Xj)g (μ)=β0 +j=1∑p fj (Xj ) 其中： g (μ) 是响应变量的期望值的链接函数（类似于GLM）。 β0 是截距项。 fj (Xj) 是第jj个自变量Xj的平滑函数，通常通过平滑 …

作为回归家族的一个扩展， 广义加性模型 (GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!! 线性模型简单、直观、便于理解，但是，在现实生活中，变量的作用通常不是线性的，线性假设很可能不能满足实际需求，甚至直接违背实际情况。 1985 年 Stone 提出加性模型 (additive models) ，模型中每一个加性项使用单个光滑函数来估计，在每一加性项中可以解释因变量如何随自变量变化而变化，解决了模型中自变量数目较多时 ，模型的估计方差会加大的问题。 1990 …

2019年3月25日 · 广义加性模型（Generalized Additive Model, GAM）是一种灵活的回归方法，用于捕捉数据的非线性关系。GAM 在每个特征上使用平滑函数，从而可以适应复杂的非线性数据。广义加性模型可以视为线性和非线性回归的折中，适合捕捉非线性但“接近线性”的趋势。它允许 ...

【S厂现场直击】经典舞池开场曲《Gam Gam》激起一波回忆杀！

GAM在mgcv中的主要优势是它可以进行交叉验证，并允许广义加性混合建模 (GAMM)，包括空间和时间相关性以及嵌套数据和各种异质性模式。 交叉验证是一个自动确定最佳平滑量的过程。 假设我们的目标值深度= 1500m。 在这个目标值周围选择一个特定大小的窗口，假设目标值的两边都是500米，窗口从1000米延伸到2000米。 窗口内的所有观测结果都用黑点表示，窗口外的观测结果用开圈表示。 现在的目标是获得目标值 (用三角形表示)处的源数量的值。 存在多种选择;我们 …