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。

相关问题

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。

yelpchi数据集

Yelpchi数据集是一个基于芝加哥地区的餐厅评论和评分数据集。该数据集提供了一个独特的机会，可以对芝加哥餐饮业进行深入了解。

该数据集包含了大量的评论和评分数据，以及与餐厅相关的信息，如地址、类别和价格范围等。这些数据可以用于进行各种分析和研究，以探索芝加哥地区的餐厅业务。

使用Yelpchi数据集，可以对芝加哥不同地区的餐厅进行比较和排名。例如，可以通过以平均评分为指标，找出芝加哥最受欢迎的餐厅。此外，还可以分析不同类型的餐厅在市场上的竞争情况，从而帮助创业者做出更明智的商业决策。

此外，Yelpchi数据集还可以用于进行情感分析。通过分析评论文本中的情感倾向，可以了解消费者对不同餐厅的态度和意见。这对于了解消费者需求、改善服务质量以及制定营销策略都非常有帮助。

总之，Yelpchi数据集是一个丰富的资源，可以用于研究和了解芝加哥地区的餐饮业。它为分析餐厅之间的差异、了解消费者需求以及帮助创业者做出更明智的商业决策提供了有价值的数据。