用aov（model1，model2，test="Chisq"）比较选出GAM的最优模型

在R语言中，`aov()`函数主要用于ANOVA（Analysis of Variance）分析，通常用于比较两个或多个平均值之间的差异。但是，如果你想在GAM（Generalized Additive Models）中比较多个模型的优劣，并且想基于Chi-squared统计量进行显著性检验，你可能会使用`anova()`函数，而不是直接用`aov()}`。

对于GAM模型，我们通常会使用`gam()`函数创建模型，然后通过`summary.gam()`获得模型的AIC、BIC等信息来评估模型的好坏。然而，如果你确实想要使用`aov()`风格的比较，可以采用交叉验证或者使用专门用于模型选择的工具包（如`MuMIn`或`DiceKriging`），它们提供` dredge()`或`drop1()`等函数生成一系列可能的简化版本，并通过`anova()`或`anova.gam()`计算模型间的差异。

例如，如果已经有了两个优化过的GAM模型，`model1`和`model2`，你可以这样做：

library(MuMIn)
models <- dredge(model1, model2) # 生成所有可能简化的模型列表

# 使用anova()对比模型
comparison <- anova(models, test="Chisq")
best_model <- models[which(comparison$weights == max(comparison$weights))]
best_model_summary <- summary(best_model)

这里的`test="Chisq"`表示使用Chi-squared检验来进行显著性测试。`dredge()`会返回每个模型及其对应的AIC值，`anova()`则会基于这些值进行比较。

请注意，这种方法并不直接像`aov()`那样适用于线性回归，因为GAM是一种非线性建模技术，其复杂度的衡量标准（如AIC或BIC）不同于传统的ANOVA。