如何将两个变量之间的交互作用应用于 GAM 的多元非线性回归？

Question

我有一个包含 Y 和 X1、X2 的数据，它具有不同的维度，例如 X1 = xxxx 伏特，X2 = xx 小时。

为了用这些数据建立回归模型，我使用了下面的代码。

MODEL <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2), data = DATA, method = "REML")

它似乎运行良好，但我想在我的代码中应用 X1 和 X2 之间的交互。

我可以使用如下代码进行多元非线性回归吗：

MODEL <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2) + ti(X1, X2), data = DATA, method = "REML")

还是我应该使用不同的方程来完成这项工作？

Answer 1

首选方式是：

MODEL <- gam(Y ~ te(X1, X2), data = DATA, method = "REML")

因为这需要选择较少的平滑度参数，所以它是您展示的模型的稍微简单的版本。

但是，如果您想了解交互作用是否显着，或者想要从交互作用中分离出主要影响，那么是的，您展示的模型是正确的选择

MODEL <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2) + ti(X1, X2), data = DATA, method = "REML")

How can I apply interaction between two variable for multiple non-linear regression with GAM?