我适合使用广义加模式gam从mgcv包.我有一个数据表,包含我的因变量Y,一个自变量X,其他自变量Oth和一个两级因子Fac.我想适合以下模型
Y ~ s(X) + Oth
但是,附加约束条件是该s(X)术语仅适用于因子的两个等级之一Fac==1.其他术语Oth应与整个数据相符.
我尝试过探索,s(X,by=Fac)但这会偏向于适合Oth.换句话说,我想表达的信念X涉及到Y只有Fac==1,否则就没有意义模型X.
小智 5
廉价技巧:如果Fac == 1则使用X的辅助变量,其他地方使用0.
library("mgcv")
library("ggplot2")
# simulate data
N <- 1e3
dat <- data.frame(covariate = runif(N),
predictor = runif(N),
group = factor(sample(0:1, N, TRUE)))
dat$outcome <- rnorm(N,
1 * dat$covariate +
ifelse(dat$group == 1,
.5 * dat$predictor +
1.5 * sin(dat$predictor * pi),
0), .1)
# some plots
ggplot(dat, aes(x = predictor, y = outcome,
col = group, group = group)) +
geom_point()
ggplot(dat, aes(x = covariate, y = outcome,
col = group, group = group)) +
geom_point()
# create auxiliary variable
dat$aux <- ifelse(dat$group == 1,
dat$predictor,
0)
# fit the data
fit1 <- gam(outcome ~ covariate + s(predictor, by = group),
data = dat)
fit2 <- gam(outcome ~ covariate + s(aux, by = group),
data = dat)
# compare fits
summary(fit1)
summary(fit2)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果我理解正确的话,您正在考虑一些具有如下交互的模型:
Y ~ 0th + (Fac==1)*s(X)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果你想“表达仅X与”相关的信念,不要将其视为a ,而是将其视为变量。在这种情况下,您将获得交互并且只有一组(当它是一个那里两个时)。这种类型的模型是.YFac==1Facfactornumericnumericcoefficientsfactorvarying coefficient model
# some data
data <- data.frame(th = runif(100),
X = runif(100),
Y = runif(100),
Fac = sample(0:1, 100, TRUE))
data$Fac<-as.numeric(as.character(data$Fac)) #change to numeric
# then run model
gam(Y~s(X, by=Fac)+th,data=data)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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