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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

<Kurs>Nichtlineare Modellierung mit Generalized Additive Models (GAMs) in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • 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 praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

library(mgcv)

# Fit the GAM
gam_mod_sk <- ___

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