下面是一个示例代码,演示了如何使用GAMM模型进行天文学家的预测:
# 导入所需的库
library(mgcv)
# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
astronomer = c(1, 2, 3, 4, 5),
observations = c(10, 11, 12, 13, 14),
years = c(1, 2, 3, 4, 5)
)
# 使用GAMM模型进行预测
model <- gamm(observations ~ s(years), random = list(astronomer = ~1), data = data)
# 预测新的数据点
new_data <- data.frame(years = 6)
prediction <- predict(model, newdata = new_data)
# 打印预测结果
print(prediction)
上述代码首先导入了mgcv
库,该库提供了进行广义可加模型(GAM)估计的函数。然后创建了一个示例数据集,其中包含了天文学家的编号、观测值和年份。接下来,使用gamm
函数建立了GAMM模型,其中观测值被预测为年份的平滑函数,同时考虑了天文学家之间的随机效应。最后,使用predict
函数对新的数据点进行预测,并将结果打印出来。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整。