写一个DLNM R语言代码吧
时间: 2023-07-10 18:36:02 浏览: 78
DLNM(Distributed Lag Non-Linear Models)是一种建模时间序列数据的方法,常用于分析环境污染对人群健康的影响。在R语言中,可以使用“dlnm”包来实现DLNM模型的建立。下面是一个简单的代码示例:
```R
# 导入dlnm包
library(dlnm)
# 读取数据
data(london)
# 设定时间变量
timevar <- london$date
# 设定响应变量和预测变量
responsevar <- london$resp
predictorvar <- london$pred
# 设定模型参数
model <- dlnm(responsevar, timevar, fun = "ns", degree = 2, lag = 3, var2 = predictorvar)
# 绘制模型结果
plot(model)
```
在上面的代码中,首先通过调用“dlnm”库并读取数据来准备建模所需的环境。然后,定义响应变量和预测变量以及时间变量。接着,通过指定相关参数(例如,函数类型、阶数、滞后期数、预测变量等)来建立DLNM模型。最后,可以通过调用“plot”函数来展示模型结果。
需要注意的是,上述代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体问题进行参数调整和模型优化。
相关问题
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:
```R
# 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。
写一个R语言 分布滞后非线性DLNM模型完整代码
library(nlme)
model <- nlme(y ~ SSasympOff(time, Asym, R0, lrc),
data = data,
fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1,
random = Asym ~ 1,
start = list(fixed = c(Asym = 10, R0 = 0.5, lrc = -1)),
control = nlmeControl(maxIter = 200, msMaxIter = 200))
summary(model)
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