У меня нет опыта использования обобщенных аддитивных моделей (GAM), но я думаю, что это правильный подход для проекта, над которым я работаю.
Я пытаюсь использовать GAM для анализа данных эксперимента в походке. У меня есть данные для 10 субъектов и 6 переменных (1 зависимая переменная и 5 независимых переменных. Пример данных приведен ниже. Переменная силы является зависимой переменной, и мне интересно понять, как Hip_angle и яркость моделируют Силу в двух условиях (1) Ходьба с быстрой скоростью и (2) Ходьба с нормальной скоростью.
Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что сила и Hip_angle сами являются функцией переменной цикла походки, и я не уверен, как включить Gait_cycle в модель, чтобы модель работала правильно. Каждое испытание в эксперименте собирало данные для одного цикла походки, так что переменная переходит от 0 до 100 для каждого из двух условий (FAST и Normal) для каждого субъекта.
Сначала я попробовал следующую модель, используя оба пакета MGCV и GAM в R, но не думаю, что это правильно:
fit <- gam(Force <- s(Hip_angle) + s(Brightness) + Speed,
family=gaussian(link=identiy), data=df)
1 : пример того, как выглядят данные