从退款 R 包中的拟合 pfr 对象中提取系数函数

Question

我正在尝试从拟合的 pfr 对象中提取系数。

我适合以下形式的函数广义线性模型 (FGLM)：

E[Y_i] = X_i' \beta + \int_T f[t, Z_i(t)] dt、
然后我尝试通过 coef(fit_FGAM, n = c(n_1,n_2)) 提取系数，其中 fit_FGAM 是拟合模型对象。
我从文档中读到：n - 表示每个参数的等距坐标数的整数向量。如果长度为 1，则每个参数使用相同的数字。否则，长度必须匹配 object$smooth[[select]]$dim.

我不清楚：

例如，二元向量 n = c(n_1,n_2) 的哪个元素对应参数 t，哪个元素对应参数 Z_i？
我假设（猜测）默认情况下，参数 t（时间）的 坐标范围 是 (min(t), min(t))，鉴于所有 t 坐标对于所有观察都是相同的 - 是这种情况吗？
坐标Z_i的范围是怎么定义的？所有（标量）值的范围是否存在于所有时间点和所有观测值的 Z_i 内的数据集中？

Answer 1

天哪，帮助页面太糟糕了...

n 的第一个参数是 t，第二个参数是 Z（见示例下）
是的
是的。请参阅下面的示例，了解使用 coords-argument

```

library(refund)
data(DTI)
DTI1 <- DTI[DTI$visit==1 & complete.cases(DTI),]
par(mfrow=c(1,2))

# Fit FGAM: 
(fit_af <- pfr(pasat ~ sex + case + af(cca, k=c(5, 8), bs="ps"), data=DTI1))
#> 
#> Family: gaussian 
#> Link function: identity 
#> 
#> Formula:
#> pasat ~ sex + case + te(z = cca.tmat, x = cca.omat, by = L.cca, 
#>     k = c(5, 8), bs = "ps")
#> 
#> Estimated degrees of freedom:
#> 2.71  total = 4.71 
#> 
#> REML score: 232.6839     rank: 40/42


all.equal(
  coefficients(fit_af, n = c(100, 10)), 
  coefficients(fit_af, 
               coords = list(cca.argvals = seq(0, 1, l = 100),
                             cca = modelr::seq_range(DTI1$cca, n = 10)))
  )
#> [1] TRUE

```

从退款 R 包中的拟合 pfr 对象中提取系数函数

Extract coefficient functions from a fitted pfr-object from refund R package

r

coefficients

refund