广义相加混合模型 伽玛：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:12的最新版本

Generalized Additive Mixed Model Gamma.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
广义相加混合模型_伽玛Generalized Additive Mixed Model Gamma.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Generalized Additive Mixed Model_Gamma
功能主类别数据分析
英文缩写GAMMGamma
功能亚类别回归分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

广义相加混合模型是混合效应和相加模型的结合，不仅可以引进随机效应，还可以对重复测量的自变量X及其他协变量使用曲线拟合。GAMM也是用来探测到非线性回归的影响,与GAM相比,多了个random effects。伽玛回归是因变量为正数的回归，不能是0和负数。用来解决的问题是要等到n个随机事件都发生，需要经历多久时间。

用途：能够捕捉预测变量的非线性效应，并且可以处理随机效应，即数据的群体级别的异质性或连续性的依赖关系。可以分析正的连续数据，同时考虑固定效应和随机效应。

参数：选择正数连续型伽玛分布因变量，数值型曲线拟合变量，随机变量，和自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口6个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点广义相加混合模型_逻辑
下一节点广义相加混合模型_负二项
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