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。