在R中用mgcv和R2Bayesx软件包进行gwr拟合
提问于 2013-12-12 20:39:13
我想比较一下spgwr和mgcv之间的GWR配件，但是我发现mgcv的gam函数有一个错误。下面是一个例子：
require(spgwr)
require(mgcv)
require(R2BayesX)
data(columbus)
col.bw <- gwr.sel(crime ~ income + housing, data=columbus,verbose=F,
coords=cbind(columbus$x, columbus$y))
col.gauss <- gwr(crime ~ income + housing, data=columbus,
coords=cbind(columbus$x, columbus$y),
bandwidth=col.bw, hatmatrix=TRUE)
#gwr fitting with Intercept
col.gam<-gam(crime ~s(x,y)+s(x,y)*income+s(x,y)*housing, data=columbus)#mgcv ERROR
b1<-bayesx(crime ~sx(x,y)+sx(x,y)*income+sx(x,y)*housing, data=columbus)#R2Bayesx ERROR问题：
- 如何使用gam和bayesx函数(位置的平滑函数)来拟合相同的gwr
- 如何尽可能地控制参数，包括最优带宽。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-12-12 21:03:05
mgcv错误来自于指定空间平滑变量income和housing之间的“交互”的因素。有关使用?gam.models术语的详细信息，请参阅by。我想为了这个你需要
col.gam <- gam(crime ~s(x,y, k = 5) + s(x,y, by = income, k = 5) +
s(x,y, by = housing, k = 5), data=columbus)在这个例子中，由于只有49个观察结果，您需要限制基函数的维数，这是我在这里使用k = 5时所做的，但是您应该研究是否需要在数据约束范围内稍微修改这些参数。
从bayesx的错误看，您同样存在错误指定模型的问题。我对bayesx()并不熟悉，但它似乎使用了与mgcv提供的相同的s()函数，因此模型规范应该与我前面展示的相同。
至于2。你能在这里扩展一下gam()和bayesx()之间的可比较的意思吗?或者得到两者或者与spgwr()模型相比较的其中之一？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/20559188
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