R的gamm模型

Question

我正在嘗試將我的模型改編爲gamm（我在lmer中使用了該模型）。

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)

我試圖適應這個公式來建模與gamm。但我現在還不知道如何。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

如果我沒有錯，你正在擬合一個具有兩個i.i.d的線性混合模型。隨機效應（截取）。在這種情況下不需要使用gamm。使用gam和method = REML就可以。

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

注意：我沒有將其他固定效果擴展爲平滑功能，您可以自己動手。

如果您有一個較大的數據集，建議使用bam，並且在這種情況下請注意它是method = 'fREML。

REML估計中gam和bam之間的區別在於前者使用「外」迭代，而後者使用「性能」迭代。但對於高斯數據沒有什麼區別，儘管bam本身是爲大數據集設計的，使用迭代QR縮減和按需並行計算。

我個人認爲gamm已過時。它使用lme和MASS::glmmPQL進行REML估計，其效率遠低於gam和bam採用的懲罰性最小二乘法。