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
Anleitung zur Übung
- Fitte ein GAM auf die
mcycle-Daten mitaccelals glatter Funktion vontimesmit 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)