如何在R中的mgcv中声明gam（）中的指数分布

Question

我有一个来自实验的小数据集，我想拟合一个 gam 模型，规定 Y 的分布为指数，比率为 0.5。

我的数据是：

x1              x2      y
-1.000000   -1.000000   40
1.000000    -1.000000   5
-1.000000   1.000000    14
1.000000    1.000000    10
-1.414214   0.000000    35
1.414214    0.000000    7
0.000000    -1.414214   18
0.000000    1.414214    9
0.000000    0.000000    7
0.000000    0.000000    4
0.000000    0.000000    0
0.000000    0.000000    2

我尝试了不同的方式将分布类型传递给 gam 函数，但我总是运行出现异常。例如，

model.gam = gam(y ~ x1 * x2, family = exponential(rate=0.5), data = df)
Error in gam(y ~ x1 * x2, family = exponential(rate = 0.5), data = df): family not recognized

model.gam = gam(y ~ x1 * x2, family = exponential(), data = df)
Error in check_dims(rate, target_dim = dim): argument "rate" is missing, with no default

model.gam = gam(y ~ x1 * x2, family = exponential(), data = df, rate = 0.5)
Error in check_dims(rate, target_dim = dim): argument "rate" is missing, with no default

Answer 1

我认为 gam() 不支持这种类型的家庭。

您可能需要考虑将 gamlss 包中的 gamlss() 与 gamlss.dist 包中的 EXP 分发结合使用：

https://www.rdocumentation.org/packages/gamlss/versions/5.0-6/topics/gamlss

https://www.rdocumentation.org/packages/gamlss.dist/versions/5.0-4/topics/EXP

请注意，EXP 分布有一个均值参数，而不是比率参数。

有关 gamlss 包的详细信息，请参阅 http://www.gamlss.com。

此外，对于如此小的数据集，我怀疑您能否在模型中容纳交互作用项 - 即使拟合两个主要效应也可能有点牵强。

如何在R中的mgcv中声明gam（）中的指数分布

How to declare the exponential distribution in gam() in mgcv in R

r

exponential

gam

mgcv