以R中自带的ChicagoNMMAPS数据集为例(该数据集包含1987-2000年芝加哥每日的死亡率、天气(温度、露点温度、相对湿度)和污染(PM10和臭氧)等情况),如何以此数据集建立广义相加模型GAMs?其中温度为自变量,死亡率为因变量,其他因素设为混杂因素进行控制。请详细解答
时间: 2024-01-23 18:02:15 浏览: 43
建立广义相加模型GAMs的步骤如下:
1. 导入数据集
使用R语言中的read.csv()函数导入ChicagoNMMAPS数据集。
2. 安装并加载mgcv包
GAMs建模需要使用mgcv包,因此需要先安装并加载该包,可以使用以下代码实现:
```
install.packages("mgcv")
library(mgcv)
```
3. 数据预处理
对数据进行预处理,包括去除缺失值、将日期转化为R中的日期格式等。可以使用以下代码实现:
```
# 读取数据集
data <- read.csv("ChicagoNMMAPS.csv", header = TRUE)
# 去除缺失值
data <- na.omit(data)
# 将日期转化为R中的日期格式
data$Date <- as.Date(data$Date, "%m/%d/%Y")
```
4. 模型建立
使用mgcv包中的gam()函数建立广义相加模型,其中温度为自变量,死亡率为因变量,其他因素设为混杂因素进行控制。可以使用以下代码实现:
```
# 模型建立
model <- gam(Death ~ s(Temp, k = 5) + s(DewPointTemp, k = 5) + s(RelativeHumidity, k = 5) + s(PM10, k = 5) + s(Ozone, k = 5), data = data)
# 查看模型结果
summary(model)
```
其中,s()表示进行样条平滑,k = 5表示使用5个样条基函数。
5. 模型诊断
使用mgcv包中的plot()函数对模型进行诊断,包括残差图、Q-Q图等。可以使用以下代码实现:
```
# 残差图
plot(model, residuals = TRUE)
# Q-Q图
plot(model, pch = 20)
```
6. 模型预测
使用mgcv包中的predict()函数对模型进行预测,可以使用以下代码实现:
```
# 预测
newdata <- data.frame(Temp = seq(from = min(data$Temp), to = max(data$Temp), length.out = 100))
pred <- predict(model, newdata = newdata)
# 绘制预测结果
plot(data$Temp, data$Death, xlab = "Temperature", ylab = "Death")
lines(newdata$Temp, pred, col = "red", lwd = 2)
```
以上就是以ChicagoNMMAPS数据集建立广义相加模型GAMs的详细步骤。