gam 建模：变量规范中的错误

Question

我创建了这个运行良好的回归模型：

model1 = bam(depend ~ s(indep, by = gender.x,bs = "tp") + 
    s(Age, by = gender.x, bs = "tp") + ti(Age, indep, by = gender.x) +
    gender.x + 
    s(Subject, bs = "re") + s(Age, Subject, bs = "re") + 
    s(ImagingCentreCity, bs = "re"), data = M2_SRS_Project,
  method = "fREML", family = "gaussian")

但是引入变量时

timepoints

:

model2 = bam(depend ~ s(Age, bs = "tp") + s(indep, bs = "tp") + 
    s(Age, indep, bs = "tp", by = gender.x) + gender.x + timepoints + 
    s(Subject, bs="re") + s(Age, Subject, bs = "fs", m = 1), 
  data = M2_SRS_Project)

该模型不起作用。错误信息如下：

Erreur dans h(simpleError(msg, call)) : 
  erreur d'evaluation de l'argument 'x' lors de la selection d'une methode pour la fonction 'chol' : tableaux de tailles inadéquates

你对我能做什么有什么想法吗？”

摘要（M2_SRS_Project$时间点） BL FU1 FU2 FU3 510 162 457 509

我尝试重新编码时间点变量

Answer 1

您的模型在包含或不包含

timepoints

变量方面并不等效。

这个

s(Age, indep, bs = "tp", by = gender.x)

几乎肯定是错误的 - 您确实不想要两个变量之间的相互作用具有各向同性平滑。您在

model1

中拥有此权利，那么为什么您选择在

model2

中采取不同的做法？

我也不会这么做

s(Subject, bs="re") + s(Age, Subject, bs = "fs", m = 1)

有两个原因：

1. 使用

   m=1

   似乎会导致模型出现一些问题，这些问题对于所拟合的数据来说过于复杂。无论如何都不需要它，因为

   fs

   平滑已完全受到惩罚。

2. 您将

   Subject

   的随机截距包含两次，因为它们已经在

   fs

   基础中

相反，只需使用它代替这两个平滑：

s(Age, Subject, bs = "fs")

也许这有帮助（？），但你在这里并没有真正帮助自己；您的问题很令人困惑，因为这些模型甚至与您在问题文本中暗示的相似。另外，虽然我很感激您是 SO 新手，因此可能不知道 Markdown 格式选项，但您是否看过您的问题（在我编辑它之前）？几乎难以辨认。