如何在mgcv包的vis.gam函数可视化GAMM时排除随机效应？

确实vis.gam没有直接提供排除随机效应的参数，但可以通过以下几种方式实现需求：

• 手动生成预测数据后绘图
  自己构造要可视化的变量序列，固定其他协变量为均值或参考水平，然后用predict.gam的exclude参数排除随机效应项，再用绘图工具生成可视化结果。示例代码：

  # 假设你的GAMM模型为：mod <- gam(y ~ s(x) + s(z) + s(id, bs="re"), data=dat)
  # 生成x的序列，固定z为均值，id随便选一个（后续会被排除）
  new_dat <- data.frame(
    x = seq(min(dat$x), max(dat$x), length.out=100),
    z = mean(dat$z),
    id = dat$id[1]
  )
  # 预测时排除随机效应s(id)，同时计算标准误
  preds <- predict(mod, newdata=new_dat, exclude="s(id)", se.fit=TRUE)
  # 基础绘图展示趋势和置信区间
  plot(new_dat$x, preds$fit, type="l", lwd=2, ylab="预测值", xlab="x")
  lines(new_dat$x, preds$fit + 1.96*preds$se.fit, lty=2, col="gray")
  lines(new_dat$x, preds$fit - 1.96*preds$se.fit, lty=2, col="gray")
  

• 改造vis.gam的预测逻辑
  vis.gam底层依赖predict.gam生成预测值，我们可以复用它生成的预测数据框架，替换为排除随机效应后的预测结果，再调用内置绘图函数。示例代码：

  vis_gam_no_re <- function(model, exclude, ...) {
    # 先让vis.gam生成预测数据，但不绘图
    vis_obj <- mgcv::vis.gam(model, ..., plot.type="none")
    # 用exclude参数重新预测，替换原有的拟合值和标准误
    preds <- predict(model, newdata=vis_obj$fit, exclude=exclude, se.fit=TRUE)
    vis_obj$fit$fit <- preds$fit
    vis_obj$fit$se <- preds$se.fit
    # 调用vis.gam的绘图逻辑展示结果
    mgcv:::plot.vis.gam(vis_obj)
  }
  # 使用示例：可视化x和z的效应，排除s(id)随机效应
  vis_gam_no_re(mod, exclude="s(id)", view=c("x", "z"), plot.type="contour")
  

• 拟合不含随机效应的模型（简易版）
  如果只需要快速查看固定效应的趋势，可以重新拟合一个去掉s(id, bs="re")的GAM模型，直接用vis.gam可视化这个新模型。注意：这种方法的系数估计会和原GAMM有差异，因为没有了随机效应的约束，适合对精度要求不高的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David