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Plant Diversity论文推荐┃广义相加模型中评估预测因子相对重要性的R程序包 精选

已有 4336 次阅读 2024-8-1 11:10 |系统分类:科研笔记

南京林业大学和广州气候与农业气象中心的研究人员发布了一款R语言软件包,该软件包基于(用作多元回归和典型分析的)"平均共享方差"原理计算预测因子的单个R2值。通过这些单个R2,研究人员可评估 GAM 中每个预测因子的相对重要性。

广义相加模型因其能够对复杂的非线性关系进行建模而常用于生态学研究。然而,由于预测因子之间存在共享方差,因此很难在存在共曲线性的情况下评估预测因子的重要性。

为此,来自南京林业大学和广州气候与农业气象中心的一组研究人员开发了一款新的R语言软件包,该软件包基于原用于多元回归和典型分析的算法——"平均共享方差"原理计算预测因子的单个R2值。

“这个新开发的gam.hp R包基于"平均共享方差"原理计算GAM中预测因子的单个R²值,”该研究的主要作者赖江山分享道,“它允许在相关预测因子之间公平分配共享 R²,从而衡量每个预测因子对模型拟合的独特和共享贡献。”

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文氏图说明了广义加性模型中变异成分的分布

作者通过分析伦敦的空气质量数据演示了gam.hp R包的实用性,特别是用排放源和气象因素解释臭氧浓度变化方面的积极作用。

“研究结果建议,在伦敦发生臭氧污染事件时,应优先控制氮氧化物排放,然后减少二氧化碳排放,及提高风速预报的准确性”作者解释道。

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gam.hp 中单个平滑变量在解释臭氧浓度变化方面的相对重要性

“我们希望看到更多研究人员将gam.hp包纳入他们的研究,相信研究者会看到它的妙处。” 作者打趣道。

值得注意的是,gam.hp R包是免费使用的,其详细信息已发表在期刊Plant Diversity,供相关领域学者阅读、下载及引用:

Evaluating the relative importance of predictors in Generalized Additive Models using the gam.hp R package,  Jiangshan Lai,  Jing Tang,  Tingyuan Li, Aiying Zhan, Lingfeng Mao, Plant Diversity

https://doi.org/10.1016/j.pld.2024.06.002

期刊介绍

Plant Diversity 是由中国科学院昆明植物研究所和中国植物学会共同主办的英文期刊。期刊专注于植物学学科的研究,坚持植物多样性的定位,突出区域特色:坚持立足青藏高原及其周边区域并面向全球。期刊主要刊发围绕植物多样性保护(含植物生态学)、以及相关研究的高质量论文。

期刊主编由中国科学院昆明植物研究所吴建强副所长担任。

2024年发布的最新 Impact Factor: 4.6,CiteScore: 8.3。

目前期刊已经被PubMed Central、SCIE、BOSIS、DOAJ、Scopus 等重要数据库收录。

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