Family: gaussian Link function: identity Formula: Y ~ s(X1) + s(X2) + s(X3) + s(X4) Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.580617 0.001752 331.4 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 7.931 8.730 36.52 < 2e-16 *** s(X2) 1.000 1.000 18.02 0.000959 *** s(X3) 8.952 8.995 81.75 < 2e-16 *** s(X4) 8.985 8.999 34.34 < 2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.999 Deviance explained = 100% GCV = 0.00039298 Scale est. = 0.00012586 n = 41解释
时间: 2023-09-10 20:12:30 浏览: 50
这是一个广义线性模型,使用高斯分布作为响应变量的分布,使用恒等函数作为联系函数。该模型的公式是Y ~ s(X1) + s(X2) + s(X3) + s(X4),其中s()代表平滑函数。模型的参数估计值和标准误差都被列出来了,以及t值和p值。平滑项的自由度和参考自由度也被列出来了,以及F值和p值。模型的调整R方为0.999,解释了100%的偏差。GCV和比例估计值也被列出来了,n表示样本量为41。
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model <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = dat, family = gaussian) summary(model)如何对sp进行修改
在R语言中,GAM模型中的参数主要包括平滑函数的度数、平滑函数的类型和正则化参数等。其中,平滑函数的类型和正则化参数可以通过修改参数sp来进行调整。参数sp控制了平滑函数的光滑程度,值越小表示平滑函数越光滑,值越大表示平滑函数越不光滑。
如果你已经拟合了一个GAM模型,并且想要修改其中某个变量的sp参数,可以通过以下步骤进行修改:
1. 找到要修改的变量对应的平滑函数;
2. 修改该平滑函数的sp参数;
3. 更新GAM模型。
例如,以下代码展示了如何修改第一个自变量X1对应的平滑函数的sp参数。
```R
# 原始模型
model <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = dat, family = gaussian)
# 修改X1对应的平滑函数的sp参数为0.7
model$smooth[[1]]$sp <- 0.7
# 更新GAM模型
model <- update(model)
```
以上代码中,首先定义了一个GAM模型,并且指定了每个变量对应的平滑函数和对应的sp参数。然后,通过修改第一个变量X1对应的平滑函数的sp参数为0.7,再通过update函数更新GAM模型。
pcl::filters::gaussiankernel
pcl::filters::GaussianKernel 是 PCL(Point Cloud Library)中的一个滤波器模块,用于对点云数据进行高斯核滤波处理。高斯核滤波是一种常用的平滑滤波方法,它能够通过计算点云中每个点周围邻域点的加权平均值来减少噪声并平滑点云数据。
在使用 pcl::filters::GaussianKernel 进行高斯核滤波时,首先需要指定滤波器的参数,如滤波器的标准差、核尺寸等。然后,对于点云数据中的每个点,滤波器会计算其周围邻域点的权重,将这些邻域点的值进行加权平均,得到该点的滤波后的数值。通过这种方式,可以有效地对点云数据进行平滑处理,减少噪声的影响,使数据更加清晰和准确。
通过使用 pcl::filters::GaussianKernel,可以对各种类型的点云数据进行高效的高斯核滤波处理,滤波后的数据可以在点云处理、物体识别、重建等领域中得到更好的应用效果。因此,pcl::filters::GaussianKernel 在点云数据处理中起着重要的作用,为用户提供了方便、高效的滤波处理工具。