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

首先需要安装mgcv包，该包是R中用于GAMs建模的常用包。

install.packages("mgcv")

然后导入数据集：

data(ChicagoNMMAPS)

接下来，我们需要对数据集进行预处理，包括筛选变量、处理缺失值等。为了简化问题，我们只选取温度和死亡率两个变量进行建模，同时删除缺失值。

# 筛选变量并删除缺失值
data <- na.omit(ChicagoNMMAPS[, c("temp", "death")])

然后，我们可以使用`gam()`函数建立GAMs模型。在该模型中，我们将温度作为自变量，死亡率作为因变量，并控制其他因素（相对湿度、露点温度、PM10和臭氧）。

library(mgcv)
# 建立GAMs模型
model <- gam(death ~ s(temp) + s(hum) + s(dewp) + s(pm10) + s(ozone), data = data)

其中，`s()`函数表示进行光滑函数拟合，将控制变量进行光滑处理。

最后，我们可以使用`summary()`函数查看模型的结果。

summary(model)

通过模型结果，我们可以了解到温度对死亡率的影响关系，并得到其他控制变量的影响程度。

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R中自带的ChicagoNMMAPS数据集为例，如何建立gam 模型，请提供详细代码

ChicagoNMMAPS数据集包含了2001年至2005年芝加哥市区的空气污染数据，可以用于建立空气污染预测模型。下面是建立广义相加模型的R代码，其中包含了数据的导入、数据预处理和模型拟合等步骤：

# 导入数据
data(ChicagoNMMAPS)

# 查看数据
head(ChicagoNMMAPS)

# 对pm25进行对数变换
ChicagoNMMAPS$log_pm25 <- log(ChicagoNMMAPS$pm25)

# 建立广义相加模型
library(mgcv)
model <- gam(log_pm25 ~ s(time) + s(temperature) + s(wind_speed) + s(humidity), data=ChicagoNMMAPS, family=gaussian())

# 查看模型拟合结果
summary(model)

上述代码中，首先使用data()函数导入ChicagoNMMAPS数据集，然后使用head()函数查看数据。接着，对pm25变量进行对数变换，以使其更符合正态分布的假设。最后，使用gam()函数建立广义相加模型，其中响应变量为log_pm25（对数变换后的pm25），预测变量包括时间、温度、风速和湿度，使用高斯分布的family参数指定响应变量的分布类型。

使用summary()函数可以查看模型的拟合结果，包括每个变量的平滑项的平滑系数、拟合优度等等。