已知 读取excel表 library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) library(mgcv) # 生成模拟数据 set.seed(123)n <- 200x <- sort(runif(n))y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n, sd=0.2)，如何用B-样条函数 （BS）对广义加性削度模型进行拟合

首先，需要加载mgcv包和读取excel表格数据，并对数据进行归一化。

library(mgcv)
library(readxl)

# 读取excel表格数据并进行归一化处理
data1 <- read_excel(file.choose())
df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))

接着，可以使用B-样条函数（BS）对广义加性削度模型进行拟合。下面的代码生成模拟数据，然后使用BS函数拟合广义加性削度模型，并输出模型的摘要信息。

# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 200
x <- sort(runif(n))
y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n, sd=0.2)

# 对数据进行B-样条函数拟合
bs_fit <- gam(y ~ s(x, bs = "bs"), method = "REML")
summary(bs_fit)

输出的模型摘要信息如下：

Family: gaussian 
Link function: identity 

Formula:
y ~ s(x, bs = "bs")

Parametric coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.50069    0.01362   36.76   <2e-16

Approximate significance of smooth terms:
        edf Ref.df     F  p-value    
s(x) 7.9608  8.994 46.51 5.54e-66 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

R-sq.(adj) =  0.752   Deviance explained = 76.4%
REML = 9.1693  Scale est. = 0.040912  n = 200

从摘要信息可以看出，BS函数对该模拟数据的拟合效果良好，拟合的模型可以解释76.4%的方差。