R从gam中提取时变平滑参数

Question

我正在尝试提取游戏的时变平滑参数。

这是型号：

gam1 <- gam(as.numeric(A5_1)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)
gam2 <- gam(as.numeric(A5_2)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)
gam5 <- gam(as.numeric(A5_5)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)
gam9 <- gam(as.numeric(A5_9)~s(tt,k=k)+s(tt,by=A5_1L,k=k)+s(tt,by=A5_2L,k=k)+
            s(tt,by=A5_5L,k=k)+s(tt,by=A5_9L,k=k),data=data_subset)

summary(gam1) 看起来像这样：

我可以像这样创建显示随时间变化的平滑参数的图：

plot(gam1, select=2,ylim=c(-3,1),rug=F,xlab="time points",
     ylab=substitute(paste("Joy",italic("(t-1)"), "on Joy",italic("(t)"))))

剧情是这样的：

到目前为止我找到了 predict.gam() 函数：

predict.gam(gam1, type = "terms")

预测函数给我：

(nrows=103)

但是输出与情节不符。图中的线从 0.2 左右开始，而平滑 predict.gam() 中的参数约为 1.1。我怎样才能提取随着时间的推移正确的平滑参数？

总的来说，我需要这些参数，这样我就可以创建不同的 qgraphs() 随着时间的推移。开头、中间和结尾各有一个 qgraph。像网络分析图。如果有直接的方法从时变 gam 创建多个 qgraph() 图，我会也很高兴接受这个。

也许我什至会在创建矩阵后使用 qgraph.animate() 这些参数。

非常感谢！

Answer 1

它看起来不像该图，因为该图显示了 tt 观察范围内 100 个有序值的估计效果。 predict() 调用返回数据的拟合值，因为您没有向 newdata 参数提供任何内容。

两个选项是：

保存 plot.gam() 的输出：plt <- plot.gam(....)

现在 plt 将包含一个对象，其中包含用于创建绘图的所有数据。如果绘制所有平滑而不是一个平滑，您将得到一个列表，每个平滑都有一个数据对象。
准备一些新数据进行预测并将其作为 newdata 传递给 predict()。您需要为 tt 以及模型中使用的所有 by 变量提供数据。 expand.grid() 对此很有用。

R从gam中提取时变平滑参数

R Extraxt time varying smoothing parameters from gam

var

r

smoothing

gam