R中的gamm模型

Question

我正在嘗試使我的模型適應gamm （我在lmer中使用的lmer ）。

我以前的公式是

b <- lmer(metric1~a+b+c+d+e+f+g+h+i+(1|X) + (1|Y), data = dataset)

我正在嘗試使此公式適合gamm建模。 但是我還不知道如何。 我的目的是找到簡化的模型。

任何想法或例子，我將不勝感激。

Answer 1

如果我沒看錯，那么您正在擬合具有兩個iid隨機效應的線性混合模型（在截距上）。

在這種情況下，無需使用gamm 。 將gam與method = REML一起使用即可。

gam(metric1~a+b+c+d+e+f+g+h+i+ s(X, bs = 're') + s(Y, bs = 're'), data = dataset, method = 'REML')

請注意，我尚未將其他固定效果擴展為平滑函數，您可以自己完成。

如果數據集很大，建議使用bam ，並注意在這種情況下它是method = 'fREML 。

gam和bam在REML估計中的區別在於，前者使用“外部”迭代，而后者使用“性能”迭代。 但是對於高斯數據來說，沒有什么區別，盡管bam本身是為大型數據集設計的，使用迭代QR縮減和按需並行計算。

我個人認為gamm已過時。 它使用lme和MASS::glmmPQL REML估計，其效率比gam和bam所采用的懲罰最小二乘法低得多。