使用

Question

library(mgcv)
library(performance)

df <- mtcars |>
  tibble::as_tibble() |>
  dplyr::mutate(carb = as.integer(carb))

model <- mgcv::gam(
  carb~s(wt, k=5),
  data = df,
  family = mgcv::ocat(R=8)
)

plot(check_model(model))

不起作用：

Error in d[, !(names(data) %in% all.varying), drop = FALSE] : 
  incorrect number of dimensions

我正在尝试获得类似于this

的东西：

唯一的问题似乎是，当performance调用

simulate

时，不支持它得到的。我可以使用mgcViz：获得模拟结果

library(ggplot2)
sims <- mgcViz::simulate.gam(model, newdata=df, nsim=10) |> tibble::as_tibble() |>
    tidyr::pivot_longer(dplyr::everything())
ggplot(sims, aes(x = value)) +
    geom_point(aes(y = after_stat(count)), stat = "count")

问题是我只能获得一个点，而不是上图中的点抖动。我该如何实现？

performance

使用

check_predictions

进行后验预测。使用：

check_predictions(model)

Answer 1

提出更有用的错误：

Error: Could not simulate responses. Maybe there is no `simulate()` for 
objects of class `gam`?

正如您所说的那样，有

mgcViz::simulate.gam

，加载该软件包现在将找到一个模拟函数。但是，它以不同的格式返回数据（数组）与

stats::simulate

（给出列表）的数据，因此它将无法与

performance

提供的功能一起使用。

您可以绘制模拟数据并轻松地观察数据。例如：

library(ggplot2)

sims <- mgcViz::simulate.gam(model, newdata=df, nsim=100) |> 
  tibble::as_tibble() |>
  tidyr::pivot_longer(dplyr::everything(), names_to = 'replicate', values_to = 'carb')

ggplot(mapping = aes(carb)) +
  geom_density(
    aes(color = 'Model-predicted data', group = replicate), 
    sims, key_glyph = 'smooth'
  ) +
  geom_density(aes(color = 'Observed data'), df, linewidth = 2, key_glyph = 'smooth') + 
  scale_color_manual(values = c(alpha('black', 0.3), 'firebrick')) +
  theme_classic()