Установка gwr с использованием пакета mgcv и R2Bayesx в R

Question

Я хочу сравнить фитинги GWR, произведенные между spgwr и mgcv, но у меня возникла ошибка с функцией gamcv. Вот пример:

require(spgwr) 
require(mgcv) 
require(R2BayesX) 

data(columbus) 
col.bw <- gwr.sel(crime ~ income + housing, data=columbus,verbose=F, 
        coords=cbind(columbus$x, columbus$y)) 
col.gauss <- gwr(crime ~ income + housing, data=columbus, 
       coords=cbind(columbus$x, columbus$y), 
       bandwidth=col.bw, hatmatrix=TRUE) 

#gwr fitting with Intercept 
col.gam<-gam(crime ~s(x,y)+s(x,y)*income+s(x,y)*housing, data=columbus)#mgcv ERROR 
b1<-bayesx(crime ~sx(x,y)+sx(x,y)*income+sx(x,y)*housing, data=columbus)#R2Bayesx ERROR 

Вопрос:

1. Как установить тот же GWR с помощью гам и функции bayesx (гладкие функции расположения)

2. Как контролировать параметры в насколько это возможно, включая оптимальную полосу пропускания

Answer 1

mgcv ошибка возникает из-за того, что вы указываете «взаимодействия» между пространственными гладкими и переменными income и housing. Прочтите ?gam.models для получения более подробной информации об использовании by условий. Я думаю, что для этого вам нужно

col.gam <- gam(crime ~s(x,y, k = 5) + s(x,y, by = income, k = 5) + 
       s(x,y, by = housing, k = 5), data=columbus) 

В этом примере, так как есть только 49 наблюдений, необходимо ограничить размеры базисных функций, которые я делаю здесь с k = 5, но вы должны исследовать, нужно ли немного изменяйте их в пределах ограничений данных.

По внешнему виду ошибки от bayesx у вас есть такая же проблема с неправильной установкой модели. Я не знаком с bayesx(), но похоже, что он использует ту же функцию s(), которая поставляется с mgcv, поэтому спецификация модели должна быть такой же, как показано выше.

А 2. Вы можете расширить то, что вы имеете в виду здесь Сопоставимый getween gam() и bayesx() или получить оба или один из них сравним с spgwr() модели?