GAM 的假设

机器算法验证 机器学习 物流 非线性回归
2022-03-04 03:26:23

我希望了解使用广义加法模型的假设。

1)假设是否与广义线性模型中每个等效链接函数的假设相同 - 例如线性回归,逻辑回归等,以及加性平滑结构正确且误差独立的假设?

2)如果这些是相同的假设,它们是否仅在您进行假设检验时起作用(例如,对线性和平滑分量进行推断)?

添加:来自Simon Wood(R 中 mgcv 包的作者),听起来确实需要检查 GAM 的假设作为具有相同链接的广义线性模型的假设。

  • 由于 GAM 只是惩罚 GLM,因此应检查残差图,就像 GLM 一样。I 应仔细检查缩放残差的分布,并针对协变量和拟合值进行绘图。残差(模型)提取残差。
2个回答

两者之间的相似性是链接函数并且是可加的,但是广义加性模型更一般,因为协变量的函数不需要是线性的。事实上,它们是非参数函数,而在广义线性模型中,它们的参数是线性的。

我认为,如果您通过最小二乘拟合,那么在这两种情况下,您都将测试正态性和恒定方差,就像您测试 OLS 线性回归一样。

这可能有点晚了,但是对于 GLM,残差不是完全正态分布的(Faraway,2006)。使用halfnorm( farawaypackage) 函数是检测异常值的好方法,这些异常值具有明显的跳跃趋势。