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。

相关问题

以以R中自带的ChicagoNMMAPS数据集为例，在r中用gam函数建立广义相加模型时，如何确定参数项及非参数平滑项

在R中使用gam函数建立广义相加模型时，需要确定以下参数项：

- formula：指定响应变量和预测变量的关系式，形如y ~ s(x1) + s(x2) + x3，其中y为响应变量，x1和x2为需要进行非参数平滑的预测变量，x3为需要进行参数拟合的预测变量。
- data：数据集，包含响应变量和所有预测变量。
- family：响应变量的分布类型，可以是高斯、二项式等。
- method：指定模型拟合的优化算法，默认为GCV，也可以选择REML等。

在确定参数项后，需要决定哪些预测变量需要进行非参数平滑。通常可以通过可视化探索来确定非参数平滑的变量。以ChicagoNMMAPS数据集为例，可以使用ggplot2包中的ggplot函数进行可视化探索。例如，以下代码可以绘制pm25与时间的散点图：

library(ggplot2)
ggplot(ChicagoNMMAPS, aes(x=time, y=pm25)) + geom_point()

根据图形可以发现，pm25与时间之间的关系不是线性的，可以考虑对时间进行非参数平滑。可以使用以下代码建立广义相加模型：

library(mgcv)
model <- gam(pm25 ~ s(time) + temperature + humidity, data=ChicagoNMMAPS, family=gaussian())
summary(model)

其中，s(time)表示对时间进行非参数平滑，temperature和humidity为需要进行参数拟合的预测变量。使用summary函数可以查看模型的拟合结果，包括每个变量的系数、平滑项的平滑系数等等。

以R中自带的ChicagoNMMAPS数据集为例，以温度为自变量，死亡数为因变量，其他变量作为混杂因素进行控制，建立DLNM模型，要如何建立，请提供代码

首先，你需要安装和加载 `dlnm` 包和 `mgcv` 包。然后，你可以按照以下步骤建立DLNM模型：

1. 加载数据集

data(ChicagoNMMAPS)

2. 对数据进行预处理，包括对时间变量进行转换和缺失值的处理

# 将时间变量转换为POSIXct格式
ChicagoNMMAPS$datetime <- as.POSIXct(paste(ChicagoNMMAPS$date, ChicagoNMMAPS$time),
                                      format = "%m/%d/%Y %H:%M:%S", tz = "UTC")
# 处理缺失值
ChicagoNMMAPS <- na.omit(ChicagoNMMAPS)

3. 建立DLNM模型

library(dlnm)
library(mgcv)

# 定义自变量和因变量
temp <- ChicagoNMMAPS$temp
deaths <- ChicagoNMMAPS$death

# 定义混杂因素
cbind(ChicagoNMMAPS$pm10, ChicagoNMMAPS$so2, ChicagoNMMAPS$o3)

# 定义时间变量
datetime <- as.numeric(ChicagoNMMAPS$datetime - min(ChicagoNMMAPS$datetime))

# 建立基于自然样条的DLNM模型
model <- gam(deaths ~ dlnm(temp, lag = 0, knots = 4) + 
               s(datetime, bs = "cr", k = 100) + 
               s(cbind(ChicagoNMMAPS$pm10, ChicagoNMMAPS$so2, ChicagoNMMAPS$o3)),
             data = ChicagoNMMAPS, family = poisson())

在上述代码中，我们使用 `dlnm` 函数定义了温度作为自变量，并设置了 `lag` 参数为0以表示没有滞后效应，设置了 `knots` 参数为4以表示使用4个节点来拟合温度的非线性效应。我们还使用 `s` 函数定义了时间变量和混杂因素，并将它们作为模型的附加项。最后，我们使用 `gam` 函数建立了一个基于自然样条的DLNM模型，使用泊松回归来拟合因变量的计数数据。

请注意，这只是一个简单的例子，建立DLNM模型需要根据具体情况进行调整。