正态分布族的GAM模型和gam()函数拟合广义加性模型区别

在GAM（广义可加模型）中，正态分布族是一种广泛应用的分布族之一，可以用于建模连续响应变量（例如，回归问题）。正态分布族的GAM模型假设响应变量服从正态分布，而自变量与响应变量之间的关系可以是非线性的。因此，正态分布族的GAM模型可以用于解决非线性回归问题。

在R中，可以使用`gam()`函数进行正态分布族的GAM模型的拟合。具体来说，可以使用以下代码进行正态分布族的GAM模型的拟合：

# 正态分布族的GAM模型拟合
mod_gam <- gam(Y ~ s(X1)+s(X2)+s(X3)+s(X4), data = df_norm1, family = gaussian(link = "identity"))

在这个代码中，我们首先使用`gam()`函数拟合一个广义可加模型，其中响应变量Y与自变量X1、X2、X3、X4之间的关系可以是非线性的，`s()`函数表示使用平滑函数进行拟合。同时，我们指定了正态分布族作为响应变量的分布，`link = "identity"`表示使用恒等函数作为链接函数（这是正态分布族的默认链接函数）。

需要注意的是，正态分布族的GAM模型和其他广义可加模型之间的区别在于响应变量的分布，以及链接函数的选择。正态分布族的GAM模型假设响应变量服从正态分布，而其他广义可加模型可以使用不同的分布族来描述响应变量，例如泊松分布，伽马分布等。此外，正态分布族的GAM模型使用恒等函数作为链接函数，而其他广义可加模型可以使用不同的链接函数来描述响应变量和自变量之间的关系。