!!!GAM 一般化加法モデル（Generalized Additive Model）

*分布が非線形な場合、非線形な分布を表す一つの曲線を求めようというのでなく、
*分割して、より単純な分布を足したものとしてとらえる。


!!mgcvパッケージ：Mixed GAM Computation Vehicle with Automatic Smoothness Estimation
https://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/index.html

{{pre
gam.model <- gam(目的変数 ~ s(変数)+s(変数)+s(変数)+s(変数),data=dat)

summary(gam.model)

plot(model)
}}

!説明変数を s() に入れる（sはsmooth 平滑化）
* オプションで kの値を明示的に設定
** knot（全体を区分に分割する数）
*** 数が多くて細かすぎると、線がぐにゃぐにゃになる
** デフォルトは自動で変数の数に応じて設定される
* オプションで bs で曲線の描き方を設定
** tp (thin plate regression spline)
** cr (cubic regression spline)
* オプション sp で平滑化パラメタの数を設定
** 少ないほうが好ましいが、少ないと線がぐにゃぐにゃになる

!plot.gam {mgcv}
* オプション
** residuals=F で残差表示
** se=F で標準誤差を非表示
** pages=1 ですべてを1ページに
** jit=T でジッター表示
** shade=T で信頼区間を影表示
*** shade.col="色" 

* y軸は実測値ではなく、予測値のベースラインが0となる

* 実測値を確認するには、
** できたモデルに、データを入れて、「予測値」をプロットする
{{pre
predictions <- predict(モデル, newdata = データ)
plot(データ$x軸の変数, predictions, type = "b")
}}
* plot.xy()
** typeでプロットのタイプを指定
*** p: points
*** l: lines
*** b: both
*** o: overplotted points and lines
*** s: stair steps
*** h: histogram



!!gamパッケージ
https://cran.r-project.org/web/packages/gam/index.html

!!References
https://qiita.com/tabintone/items/96afd222d92e876c51d1
https://qiita.com/purple_jp/items/5d138f5652f469dbfe9f
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbhmk/34/1/34_1_111/_pdf