R语言实现DLNM的代码
时间: 2024-04-26 08:17:39 浏览: 16
DLNM(Distributed Lag Nonlinear Models)是一种用于建模滞后效应的统计方法。下面是使用R语言实现DLNM的代码示例:
1. 创建基础矩阵Z[^1]:
```R
mkbasis <- function(x, tpe, df, degree, cenvlue) {
# 在这里编写创建基础矩阵Z的代码
# 根据所选的基函数类型、自由度、阶数和中心值对x的非线性效应进行建模
# 返回基矩阵Z
}
# 示例代码
mkbasis(1:5, tpe = "s", df = 4, degree = 2, cenvlue = 3)
```
2. 指定附加滞后维度的关系:
```R
# 给定时间t的结果Yt可以用过去的暴露量xt-L来解释
# 给定最大滞后L时,附加滞后维度可以由n×(L +1)矩阵Q表示
# 示例代码
# 在这里编写指定附加滞后维度关系的代码
```
请注意,以上代码仅为示例,具体实现DLNM的代码可能会根据具体需求和数据进行调整。
相关问题
R语言怎么实现DLNM
DLNM是一个R包,可以用于实现非线性和非单调曲线的时间序列分析。它是基于广义相加模型的框架,可以用于探索时间序列中变量之间的复杂关系。下面是实现DLNM的步骤:
1. 安装DLNM包
在R语言中,使用以下命令安装DLNM包:`install.packages("dlnm")`
2. 载入DLNM包
使用以下命令载入DLNM包:`library(dlnm)`
3. 准备数据
准备需要分析的时间序列数据,包括自变量和响应变量。
4. 构建模型
使用`crossbasis()`函数构建DLNM模型。`crossbasis()`函数的参数包括:
- `lag`:时间滞后
- `argvar`:自变量
- `arglag`:自变量的时间滞后
- `knots`:基础函数的节点位置
- `season`:季节调整
- `w`:权重
示例代码如下:
```
cb <- crossbasis(time, lag=7, argvar=temperature, arglag=0, knots=5, season="harmonic", w=variance)
```
5. 拟合模型
使用`glm()`函数拟合模型。`glm()`函数的参数包括:
- `family`:响应变量的分布
- `data`:数据集
- `offset`:偏移项
- `weights`:权重
- `start`:起始值
- `control`:控制参数
示例代码如下:
```
fit <- glm(death ~ cb + offset(log(population)), family=quasipoisson(), data=data, weights=weights)
```
6. 结果分析
使用`summary()`函数查看模型结果。可以通过`summary()`函数的输出来确定响应变量与自变量之间的关系,以及基础函数中节点位置的影响等。
以上是使用DLNM实现非线性和非单调曲线的时间序列分析的步骤。
dlnm模型的r语言实现
dlnm模型在R语言中有一个专门的软件包来实现,该软件包名为dlnm。这个软件包包含了一系列用于指定和解释分布式滞后线性(DLM)和非线性(DLNM)模型的函数。它允许在时间序列数据中应用DLNM框架,并可以与广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)或基于广义估计方程的模型(GEE)等模型结合使用。目前,DLNM在R语言中需要等距、完整和有序的数据来进行实现。因此,如果你想在R语言中使用dlnm模型,你可以安装并加载dlnm软件包,并使用其中的函数来指定和拟合你所需的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dlnm:R封装dlnm](https://download.csdn.net/download/weixin_42138716/18372413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言分布滞后线性和非线性模型(DLNM)分析空气污染(臭氧)、温度对死亡率时间序列数据的影响](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/120717953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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