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6702 1
2018-02-21
下边是我建立的一个gam模型,用gam.check函数输出的结果,这个怎么看我建立gam模型的好坏啊~
麻烦各位大佬帮忙解答一下吧~拜托拜托~


Method: UBRE   Optimizer: outer newton
full convergence after 7 iterations.
Gradient range [-4.185978e-10,3.36819e-08]
(score 1.439144 & scale 1).
Hessian positive definite, eigenvalue range [0.0007922882,0.004474436].
Model rank =  49 / 49

Basis dimension (k) checking results. Low p-value (k-index<1) may
indicate that k is too low, especially if edf is close to k'.

                k'  edf k-index p-value   
s(Day)        7.00 7.00    0.70  <2e-16 ***
s(humid_lag0) 3.00 2.82    1.08    0.91   
s(PM25_lag0)  6.00 4.05    0.97    0.26   
s(PM10_lag0)  9.00 8.44    1.11    0.97   
s(SO2_lag0)   6.00 4.72    0.94    0.17   
s(NO2_lag0)   8.00 7.85    1.05    0.81   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

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2018-3-4 15:07:36
没有使用过GAM, 不过gam.check 里有写一部分内容:
"This estimate divided by the residual variance is the k-index reported. The further below 1 this is, the more likely it is that there is missed pattern left in the residuals. " k-index低于1,并且距离1越远,有越高概率miss pattern left in residuals.

"The p-value is computed by simulation: the residuals are randomly re-shuffled k.rep times to obtain the null distribution of the differencing variance estimator, if there is no pattern in the residuals"
重点是,gam.check是diagnostics for a fitted gam model.

你如果是想看gam的结果, 是不是应该summary(GAMmodel)这样来看输出结果. 或者使用GAMmodel$converged来看拟合效果
可以搜索一下广义加性模型的一些案列看看别人是怎么做的
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