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我正在使用GAM来模拟逻辑回归中的时间趋势.然而,我想从中提取拟合样条曲线,将其添加到另一个模型中,不能用于GAM或GAMM.

因此我有两个问题:

1. 随着时间的推移,我怎样才能更顺畅,以便在让模特找到其他结点的同时强迫一个结处于特定位置？

2. 如何从拟合的GAM中提取矩阵,以便我可以将其用作不同模型的推算？

我正在运行的模型类型如下:

gam <- gam(mortality.under.2~ maternal_age_c+ I(maternal_age_c^2)+
           s(birth_year,by=wealth2) + wealth2 + sex +
           residence + maternal_educ + birth_order,
           data=colombia2, family="binomial")

我已经阅读了GAM的大量文档,但我还不确定.任何建议都非常感谢.

我正在尝试从 GAM 模型中提取结的位置，以便将我的预测变量划分为另一个模型的类别。我的数据包含一个二元响应变量（已使用）和一个连续预测变量（开放）。

data <- data.frame(Used = rep(c(1,0,0,0),1250),
                   Open = round(runif(5000,0,50), 0))

我这样拟合GAM：

mod <- gam(Used ~ s(Open), binomial, data = data)

type=c("response", "lpmatrix")我可以在函数内获得预测值和模型矩阵等，predict.gam但我正在努力提取系数变化的结位置。任何建议真的很感激！

out<-as.data.frame(predict.gam(model1, newdata = newdat, type = "response"))

如果可能的话，我也有兴趣做类似的事情：

http://www.fromthebottomoftheheap.net/2014/05/15/identifying-periods-of-change-with-gams/

其中识别了样条的统计增加/减少，但是，我此时没有使用 GAMM，因此，在识别从 GAMM 模型中提取的 GAM 中的相似模型特征时遇到问题。第二项更多的是出于好奇。