使用gam函数拟合高斯广义线性模型

高斯广义线性模型是指一类基于高斯分布假设的线性模型，它可以通过最大似然估计来进行参数的估计和模型拟合。在R语言中，常用的拟合高斯广义线性模型的函数是`glm()`，它可以拟合一般的线性模型、逻辑回归模型、Poisson回归模型等。

如果要拟合一个高斯广义线性模型并且使用gam函数，可以使用`gam()`函数，该函数来自`mgcv`包。`gam()`函数可以进行非线性平滑拟合，也可以进行线性回归拟合。

下面是一个使用`gam()`函数拟合高斯广义线性模型的例子：

library(mgcv)
 
# 生成数据
set.seed(123)
x <- runif(100, -2, 2)
y <- sin(x) + rnorm(100, 0, 0.2)
 
# 拟合广义线性模型
fit <- gam(y ~ s(x))
 
# 绘制拟合曲线
plot(x, y, main = "Gaussian Generalized Linear Model", xlab = "x", ylab = "y")
lines(x, fitted(fit), col = "red")

在上面的例子中，我们使用`gam()`函数拟合一个基于高斯分布假设的线性模型，并通过`s(x)`来指定非线性平滑项。接着，我们使用`plot()`函数绘制数据点和拟合曲线。

需要注意的是，`gam()`函数的用法比较复杂，需要对非线性平滑项的参数进行调整，以得到最优的拟合结果。