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Komplexität und Glättung gemeinsam steuern

Die Anzahl der Basisfunktionen und die Glättungsparameter wirken zusammen, um die „Wiggliness“ (Kräuselung) einer Smooth-Funktion zu steuern. Hier siehst du, wie sich das gleichzeitige Verändern beider Größen auf das Modellverhalten auswirkt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Nichtlineare Modellierung mit Generalized Additive Models (GAMs) in R

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Anleitung zur Übung

  • Fitte ein GAM auf die mcycle-Daten mit accel als glatter Funktion von times mit 50 Basisfunktionen und einem Glättungsparameter von 0,0001.
  • Visualisiere das Modell.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

library(mgcv)

# Fit the GAM
gam_mod_sk <- ___

#Visualize the model
plot(gam_mod_sk, residuals = TRUE, pch = 1)
Code bearbeiten und ausführen