R语言-mgcv包-gam()函数中文帮助文档(中英文对照)Word文件下载.docx
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userscanaddsmooths.
适合一个广义相加模型（GAM）的数据，“GAM”被视为包括任何二次处罚GLM。
模型计算的平滑度估计作为拟合的一部分。
gam也可以适用于任何GLM多个二次处罚（包括估计程度的处罚）。
各向同性或规模不变平滑的任意数量的变量的模型计算，这样的线性泛函平滑的信心/可信区间都是现成的使用拟合模型预测任何数量，“gam是可扩展的：
用户可以添加平滑。
Smoothtermsarerepresentedusingpenalizedregressionsplines（orsimilarsmoothers）withsmoothingparametersselectedbyGCV/UBRE/AIC/REMLorbyregressionsplineswithfixeddegreesoffreedom（mixturesofthetwoarepermitted）.Multi-dimensionalsmoothsare
availableusingpenalizedthinplateregressionsplines（isotropic）ortensorproductsplines
（whenanisotropicsmoothisinappropriate）.Foranoverviewofthesmoothsavailableseesmooth.terms.
Formoreonspecifyingmodelsseegam.models,random.effectsandlinear.functional.terms.Formoreonmodelselectionseegam.selection.Doreadgam.checkandchoose.k.
平滑术语表示使用惩罚回归花键（或类似的平滑）与由GCV/UBRE的/AIC/REML或由固定的自由度（两个的混合物被允许）的的回归花键与选择的平滑化参数。
多维平滑可使用惩罚薄板回归样条曲线（各向同性）或张量积样条线（各向同性的光滑是不恰当的）。
的平滑的概述，请参阅smooth.terms。
欲了解更多有关指定模型gam.models，random.effects和linear.functional.terms。
模型选择的更多信息，请参阅gam.selection。
不要读为gam.check和choose.k。
Seegamfrompackagegam,forGAMsviatheoriginalHastieandTibshiraniapproach（seedetailsfordifferencestothisimplementation）.
见GAM包gam，GAMS通过原来的Hastie和Tibshirani方法（详情请参阅本实施方案的差异）。
Forverylargedatasetsseebam,formixedGAMseegammandrandom.effects.
对于非常大的数据集，请参阅bam，混合GAM看到gamm和random.effects。
用法----------Usage----------
gam（formula,family=gaussian（）,data=list（）,weights=NULL,subset=NULL,
na.action,offset=NULL,method="
GCV.Cp"
optimizer=c（"
outer"
"
newton"
）,control=list（）,scale=0,
select=FALSE,knots=NULL,sp=NULL,min.sp=NULL,H=NULL,gamma=1,
fit=TRUE,paraPen=NULL,G=NULL,in.out,...）
参数----------Arguments----------
参数：
formula
AGAMformula（seeformula.gamandalsogam.models）.
ThisisexactlyliketheformulaforaGLMexceptthatsmoothterms,sandtecanbeadded
totherighthandsidetospecifythatthelinearpredictordependsonsmoothfunctionsofpredictors
（orlinearfunctionalsofthese）.
一个GAM的公式（见formula.gam和gam.models）。
这是完全一样的公式，除非GLM那光滑的条款，s和te可以被添加到指定的线性预测依赖于光滑函数的预测（或线性泛函的右手边这些）。
family
Thisisafamilyobjectspecifyingthedistributionandlinktouseinfittingetc.Seeglmandfamilyformoredetails.Anegativebinomialfamilyisprovided:
seenegbin.
quasifamiliesactuallyresultintheuseofextendedquasi-likelihood
ifmethodissettoaRE/MLmethod（McCullaghandNelder,1989,9.6）.
这是一个家庭对象指定的分配和使用链接配件等glm和family更多的细节。
负二项分布家庭提供：
看到negbin。
quasi家庭实际上导致在使用扩展的拟似然method设置为一个RE/ML方法（McCullagh和Nelder，1989年，9.6）。
data
Adataframeorlistcontainingthemodelresponsevariableand
covariatesrequiredbytheformula.Bydefaultthevariablesaretaken
fromenvironment（formula）:
typicallytheenvironmentfrom
whichgamiscalled.
式所需的一个数据框或列表包含模型响应变量，协变量。
默认情况下，变量从environment（formula）：
gam被称为典型的环境。
weights
priorweightsonthedata.
现有的数据上的权重。
subset
anoptionalvectorspecifyingasubsetofobservationstobeusedinthefittingprocess.
一个可选的矢量指定的装配过程中可以使用的观测值的一个子集。
na.action
afunctionwhichindicateswhatshouldhappenwhenthedatacontain"
NA"
s.
Thedefaultissetbythe"
na.action"
settingof"
options"
andis"
na.fail"
ifthatisunset.
The&
ldquo;
factory-fresh&
rdquo;
defaultis"
na.omit"
.
一个函数，它表示时会发生什么数据包含“NA”。
默认设置是“na.action设置选项，na.fail”如果是没有设置的。
“工厂新鲜的”默认“na.omit。
offset
Canbeusedtosupplyamodeloffsetforuseinfitting.Notethatthisoffsetwillalwaysbecompletelyignoredwhenpredicting,unlikeanoffset
includedinformula:
thisconformstothebehaviouroflmandglm.
可以用来提供一个模型偏移量用于接头。
请注意，此偏移量总是被完全忽略当预测，不像一个偏移量包含在formula：
这符合的lm和glm的行为。
control
Alistoffitcontrolparameterstoreplacedefaultsreturnedby
gam.control.Valuesnotsetassumedefaultvalues.
一个合适的控制参数，以取代默认值返回gam.control。
未设置假设值默认值。
method
Thesmoothingparameterestimationmethod."
touseGCVforunknownscaleparameterandMallows'
Cp/UBRE/AICforknownscale."
GACV.Cp"
isequivalent,butusingGACVinplaceofGCV."
REML"
forREMLestimation,includingofunknownscale,"
P-REML"
forREMLestimation,butusingaPearsonestimate
o
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