itsadug:使用GAMM解释时间序列和自相关数据
GAMM(广义加性混合建模;Lin&Zhang,1999)如R包“mgcv”(Wood,S.N.,2006;2011)中所实施的,是非线性的回归分析,特别适用于时间进程数据,例如脑电图、瞳孔扩张、凝视数据(眼球追踪)和关节造影记录,也适用于反应时间和反应数据等行为数据。作为时间GAMM实现了对自相关问题敏感的航向测量减少自相关问题的方法。此软件包包含功能用于评估GAMM模型(例如,模型比较、确定区域检验残差中的自相关结构)和解释GAMM(例如,复杂交互的可视化,以及对比度)。
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