как подобрать модель используя лесс гамм

Question

Я хочу дать представление о дисперсии, используя лессовую гамму. Но подбор модели с моими данными выдает ошибку.

У меня есть переменная ответа количества насекомых и лечения с четырьмя уровнями в качестве объясняющей переменной. Счет был собран с течением времени.

loess_model <- loess(ground_beetle ~ Treatment, span=0.4, data=m_data)
gg<-gamm(ground_beetle ~ lo(Treatment) + s(Sampling_date, k = 5, fx = 
T), family = poisson, data = m_data)

Error in loess(ground_beetle ~ Treatment, span = 0.4, data = m_data) : 
predictors must all be numeric
Error in names(dat) <- object$term :'names' attribute [1] must be the 
same length as the vector [0]

Answer 1

Вы не можете ни с gamm(), ни с чем-либо еще из пакета mgcv .lo() из пакета gam , и эти сглаживания нельзя сочетать с штрафными идеями сплайнов из mgcv .

Более общая проблема и непосредственная причинаошибка с loess() в том, что вы можете сгладить факторную переменную, такую ​​как Treatment.Эти два понятия в корне несовместимы.