एक मॉडल चलाना

समय के साथ yield के प्लॉट्स में जो smooth ट्रेंड लाइन आपने देखी, वह generalized additive model (GAM) का इस्तेमाल करती है ताकि यह तय किया जा सके कि लाइन कहाँ होनी चाहिए। इस तरह का मॉडल nonlinear कर्व्स फिट करने के लिए बेहतरीन है। ताकि हम भविष्य के yields का पूर्वानुमान लगा सकें, आइए मॉडल को स्पष्ट रूप से चलाते हैं। इस GAM को चलाने का सिंटैक्स इस प्रकार है.

gam(response ~ s(explanatory_var1) + explanatory_var2, data = dataset)

यहाँ, s() का मतलब है "वैरिएबल को smooth बनाइए", जहाँ smooth का मोटे तौर पर मतलब nonlinear होता है।

mgcv और dplyr लोड हैं; corn और wheat डेटासेट उपलब्ध हैं और इन्हें metric units तथा census region की जानकारी शामिल करने के लिए विस्तारित किया गया है।