R 基于bam{mgcv}的种群水平预测

使用

bam

，我用以下形式制作了一个逻辑混合模型：

PresAbs ~ s(Var 1) + s(Var 2) + ... + s(Var n) + s(RandomVar, bs = "re")

---

RandomVar

是一个因素，我对它的每个级别的预测都不感兴趣。如何获得与之相当的总体水平预测？

一种方法是从预测中排除随机效应样条线

使用《游戏模型》中的示例

library("mgcv")
dat <- gamSim(1,n=400,scale=2) ## simulate 4 term additive truth
## Now add some random effects to the simulation. Response is 
## grouped into one of 20 groups by `fac' and each groups has a
## random effect added....
fac <- as.factor(sample(1:20,400,replace=TRUE))
dat$X <- model.matrix(~fac-1)
b <- rnorm(20)*.5
dat$y <- dat$y + dat$X%*%b

m1 <- gam(y ~ s(fac,bs="re")+s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat,method="ML")

对于观测数据，人口效应为

predict(m1, exclude = 's(fac)')

---

但您可以提供

newdata

来生成其他协变量组合的预测。

预测仅基于与lme模型可用的固定效应“估计值”。例如

predict(m1, exclude = 's(fac)')