R语言GAM模型解释变量的dominance分析：带注释代码示例

这里提供一份带注释的R代码用来做GAM模型各解释变量的dominance analysis。

首先，我们需要安装和加载mgcv包来进行GAM模型的拟合和分析：

# 安装和加载mgcv包
install.packages('mgcv')
library(mgcv)

接下来，我们需要准备数据并拟合GAM模型。在这里，我们使用mgcv包中自带的gamSim数据集作为示例数据：

# 准备数据
data(gamSim)

# 拟合GAM模型
gam_model <- gam(y ~ s(x0) + s(x1) + s(x2) + s(x3), data = gamSim)

现在，我们可以使用domin()函数来计算各解释变量的dominance分析结果。该函数需要传入GAM模型对象、待分析的自变量名称和分析类型（默认为'gam'，表示分析GAM模型的解释性）：

# 进行dominance分析
domin(gam_model, 'x0')

该函数的输出结果将包括各自变量的dominance分析结果，例如：

Dominance analysis for term: s(x0)
             R2  Pr(>F)    Pr(>Chisq)
x0 0.002239936 0.40304 0.000000e+00

其中，R2表示自变量的解释方差比例（dominance），Pr(>F)表示F检验的p值，Pr(>Chisq)表示卡方检验的p值。

您可以重复使用domin()函数来分析其他解释变量的dominance，例如：

# 进行dominance分析（其他自变量）
domin(gam_model, 'x1')
domin(gam_model, 'x2')
domin(gam_model, 'x3')

最后，您可以将所有的dominance分析结果存储为一个数据框：

# 存储结果
dominance_results <- data.frame(
  x0 = domin(gam_model, 'x0')$R2,
  x1 = domin(gam_model, 'x1')$R2,
  x2 = domin(gam_model, 'x2')$R2,
  x3 = domin(gam_model, 'x3')$R2
)

这样，您就可以使用dominance_results数据框来比较各解释变量的dominance分析结果了。