对 GAM 使用 gratia::draw 后，y 轴 "effect" 是什么意思
What does the y-axis "effect" mean after using gratia::draw for a GAM
我使用带有 family = inverse.guassian(link = identity) 的“mgcv”包制作了一个 GAM 模型，我对模型非常满意。在使用 gratia:draw(GAM, residuals = TRUE) 绘制平滑项后，我真的对 y 轴感到困惑。 “效果”是什么意思？
非常感谢任何帮助！
谢谢
从技术上讲，这应该是“部分效应”（我会很快解决这个问题）。这是协变量对以其他估计项为条件的响应的平滑影响。
{mgcv} 中的大多数平滑都受到 sum-to-zero 可识别性约束（因此我们可以在模型中包含一个截距，当我们在模型中也有因子参数项时这特别有用），所以它们以 0 为中心。0 线表示响应的总体平均值（在 link 尺度上）（如果模型中涉及因子参数项，则为参考水平）；轴上的负值表示协变量的影响将响应降低到平均值以下，轴上的正值表示响应增加到平均值以上的那些协变量值。所有条件都取决于其他估计的模型项。
我使用带有 family = inverse.guassian(link = identity) 的“mgcv”包制作了一个 GAM 模型，我对模型非常满意。在使用 gratia:draw(GAM, residuals = TRUE) 绘制平滑项后，我真的对 y 轴感到困惑。 “效果”是什么意思？
非常感谢任何帮助！
谢谢
从技术上讲，这应该是“部分效应”（我会很快解决这个问题）。这是协变量对以其他估计项为条件的响应的平滑影响。
{mgcv} 中的大多数平滑都受到 sum-to-zero 可识别性约束（因此我们可以在模型中包含一个截距，当我们在模型中也有因子参数项时这特别有用），所以它们以 0 为中心。0 线表示响应的总体平均值（在 link 尺度上）（如果模型中涉及因子参数项，则为参考水平）；轴上的负值表示协变量的影响将响应降低到平均值以下，轴上的正值表示响应增加到平均值以上的那些协变量值。所有条件都取决于其他估计的模型项。