R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
采样地点:淮河流域一带,昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库。
我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs)。mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。
本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述。<
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性:每日和每周。我们在一天中有48个测量值,在一周中有7天,因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。
我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds