如何从mgcv解释随机效应图

如何解决如何从mgcv解释随机效应图

关于在GAM中使用随机效果，我有几个问题。首先，您如何解释和传达输出图？

在此GAM中，我将火灾模拟为随机效应，因为在很大程度上，这是我不同现场站点的随机事件，我仅将其记为二进制。它不能用作普通变量，因为它的级别太少，而且发生火灾的站点也相对较少。但是，它被包括时极大地改善了模型方差捕获，因此我不想简单地排除它。我不知道如何解释输出，我也不完全相信除了随机效果之外，没有其他方法可以将其包含在模型中。任何帮助将不胜感激！

解决方法

如果您未将效果编码为数据中的一个因素，则将效果建模为随机的坡度。 y轴上的值是估计的斜率；与在模型公式中使用Fire作为线性固定效果的绝对值相比，它的绝对值要小一些，因为它正朝着零方向惩罚（缩小）。

这可能应该作为二进制固定效果来拟合；代码Fire作为具有两个级别的因子（例如Yes / No）。仅仅因为变量表示对数据具有随机性的东西并不意味着它是合适的随机效应。这里的火灾有一定的平均效果，固定效果很好地说明了这一点。没有什么能阻止您将Burned编码为因平滑而产生的随机效果，但是只有两个级别，两个截距都无法准确估计。

现在，如果您对Unburned个站点进行了重复观察，并且您认为Fire的影响在n个站点之间有所不同，那么您可以在{{1 }}和Fire是因素，并且每个n都会获得不同的s(Site,Fire,bs = 're')效果。然后，您显示的图将在其上有很多点，因为它是每个Site中Fire效果的估算值的QQ图，因此，每个Fire有1个点。给定此模型的估算方式，这些值在某种程度上被假定为分布高斯分布，并且在拟合此随机效果平滑器时与Site选择的平滑度参数成反比。这就是默认图保持原样的原因。这是一个QQ图，将观察到的随机效应估计值分布与理论预期值进行比较。