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2024-07-22 20:40:42
KeAi Communications Co.による
ベン図は、一般化加法モデル内の変動成分の分布を示しています。クレジット: Jiangshan Lai 他
一般化加法モデル (GAM) は、複雑な非線形関係をモデル化できるため、生態学的研究でよく使用されます。ただし、予測子間の分散が重複するため、共曲線が存在する場合の予測子の重要性を評価することは困難です。
そのために、中国の南京林業大学と広州気候農業気象センターの研究者チームが新しいコンピュータソフトウェアを開発した。 パッケージ 多重回帰分析および正準分析で以前に導入された方法である「平均共有分散」の概念に基づいて、予測変数の個々の R2 値を計算します。
「この新しく開発された gam.hp R パッケージは、GAM の予測変数の個々の R² 値を「平均共有分散」の概念に基づいて計算します」と、この研究の主任著者兼共同責任著者である Jiangshan Lai 氏は言います。「これにより、関連する予測変数間で共有 R² を公平に分配できます。 予測因子モデルの適合性に対する各予測子の固有および共通の貢献の尺度を提供します。」
注目すべきは、gam.hp Rパッケージは無料で使用でき、詳細は 出版された 雑誌「Plant Diversity」に掲載。
著者らは、gam.hp Rパッケージの有用性を分析することで実証した。 空気質データ ロンドンでは、オゾン濃度の変動を説明する上での排出源と気象要因の相対的な重要性に特に注目しています。
gam.hpによるオゾン濃度変動を説明する際の個々の平滑化変数の相対的重要性。クレジット：Jiangshan Lai、et al.、
「調査結果では、ロンドンのオゾン汚染期間中にNOx排出量の制御を優先し、続いてCO排出量の削減と風速（WS）予測の精度向上に取り組むことが推奨されている」とライ氏は説明する。
これ 方法論 政府機関がさまざまな影響要因を考慮し、より洗練された効果的なオゾン汚染制御戦略を策定することを支持する。
「より多くの研究者が gam.hp パッケージを研究に取り入れてくれることを期待しています。このパッケージは、その結果が分析の期待に沿うものであれば使用してください。そうでない場合は、使用は必須ではありません」と Lai 氏は言います。
詳しくは：
Jiangshan Lai 他、「gam.hp R パッケージを使用した一般化加法モデルにおける予測子の相対的重要性の評価」、Plant Diversity (2024)。 掲載日：2024.06.002
KeAi Communications Co. 提供
引用: フリーソフトウェアツールが一般化加法モデルにおける予測子の相対的重要性を評価 (2024年7月22日) 2024年7月22日に https://phys.org/news/2024-07-free-software-tool-importance-predictors.html から取得
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