R mgcv：如何获得样条曲线方程

关于

mgcv:：gam

中的估计方程，我可能不是唯一一个提出以下问题的人

好吧，问题是我在互联网上徒劳地获得了一个明确的答案，即我应该如何将以下输出转换为完整的方程，然后我可以将其应用于任何其他分析软件，特别是GIS软件，以便使用预测因子X1和X2将方程映射/投影到特定的地理空间：

family = gaussian(link = "identity")

smooth class = p-spline

以下是样条函数系数的转置输出：

**Intercept** 2.121

**s(X1).1** -1.23E-07

**s(X1).2** 1.86E-07

**s(X1).3** -7.33E-08



**s(X2).1** -2.51E-08

**s(X2).2** 3.08E-07

**s(X2).3** -3.00E-08

很明显，输出意味着： Y=2.121+（-1.231e-07*s（X1.1）+（1.856e-07*s（X1.2）+（-7.331e-08*s（X1.3）

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我如何从数学上解释s（Xi）.j？换句话说，您能否建议如何从

mgcv:：gam

中提取p样条曲线的精确完整方程？

这提供了

mgcv

中p样条曲线的一些必要背景：但您的问题不是重复的。很可能你见过这条线

精确的数学公式很难看，因为B样条构造是递归的

另一件事是，

mgcv

对平滑函数施加数值居中。这是运行时的重新参数化。即使原始基有一个漂亮的公式，也不会有转换基的漂亮公式

嗯，

mgcv

是为R编写的，因此模型估计和预测预计将在R中处理。在我的链接答案中，有一些方便的通用函数可以这样做。它们无法导出到您的预期软件

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我能想到的一个可能的补救办法是，用线性插值近似这些基，然后导出插值函数。

非常感谢。我想我会做线性插值。李哲远，我想知道predict.gam（）是否可以用于处理预测值的地理栅格（类似于“newdata”参数），以便输出预测值的栅格。不用担心，我已经知道如何将gam模型预测为一组预测栅格。