R语言关于分布滞后非线性模型代码

以下是R语言中关于分布滞后非线性模型的代码示例：

# 加载所需的包
library(DLNM)

# 读取数据
data("nino")

# 构建基础函数
basis.temp <- crossbasis(nino$temp, lag = 20, argvar = list(k = 5), season = "harmonic", season.arg = list(2, 12))

# 构建模型
model <- gam(nino$y ~ basis.temp + s(nino$time, bs = "cr", k = 100), data = nino)

# 模型预测
pred <- predict(model, type = "response")

# 输出结果
summary(model)
plot(nino$time, nino$y, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Response")
lines(nino$time, pred, col = "red")

上述代码中，我们首先加载了DLNM包，然后读取了nino数据集。接着，我们使用crossbasis函数构建了基础函数，其中包括了温度的滞后效应。然后，我们使用gam函数构建了分布滞后非线性模型，并使用predict函数对模型进行预测。最后，我们使用summary函数输出了模型的摘要信息，并使用plot函数将原始数据和预测结果可视化。

相关问题

分布滞后非线性模型的R语言代码

以下是一个使用R语言实现分布滞后非线性模型的示例代码：

# 加载所需的包
library(dlnm)
library(gnm)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  y = rnorm(100), # 响应变量
  x1 = rnorm(100), # 预测变量1
  x2 = rnorm(100) # 预测变量2
)

# 定义滞后天数和滞后变量的范围
lags <- 0:7
lagvars <- c("x1", "x2")

# 创建滞后变量
data_lagged <- dlnm::lag(data, lags, lagvars)

# 构建分布滞后非线性模型
model <- gnm(y ~ ns(x1, df = 3) + ns(x2, df = 3) + 
               dlnm::crossbasis(x1, x2, lag = lags, argvar.lag = lagvars), 
             data = data_lagged)

# 查看模型结果
summary(model)

上述代码中，我们首先加载了`dlnm`和`gnm`包，然后创建了一个示例数据集。接下来，我们定义了滞后天数和滞后变量的范围，并使用`dlnm::lag`函数创建了滞后变量。最后，我们使用`gnm`包中的`gnm`函数构建了分布滞后非线性模型，并使用`summary`函数查看了模型结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因实际需求而有所不同。你可以根据自己的数据和分析目的进行适当的修改和调整。

写一个R语言 分布滞后非线性DLNM模型代码

好的，以下是一个简单的R语言分布滞后非线性DLNM模型代码：

# 载入所需的库
library(dlnm)

# 导入数据
data("data1")

# 创建分布滞后模型
dlnm_model <- dlnm(temp, lag = 4, season = "ns", trend = "ns")

# 创建非线性模型
nonlinear_model <- lm(death ~ ns(date, 4) + s(humidity, bs = "cs"))

# 将分布滞后模型和非线性模型结合起来，创建DLNM模型
dlnm_nonlinear_model <- crossbasis(nonlinear_model, dlnm_model)

# 对模型进行评估
summary(dlnm_nonlinear_model)

# 使用所建立的模型进行预测
prediction <- predict(dlnm_nonlinear_model, newdata = data.frame(temp = 25, humidity = 60, date = as.Date("2021-01-01")))

这是一个简单的代码示例，具体实现还需要根据具体问题进行定制化开发。