希望使用 R 中的 GAM 或 GAMM 查看多个变量对灰海豹丰度（从我的理学硕士研究中收集的数据）的影响。 我的响应变量是总数，我有温度、风速的连续变量以及月份、季节和潮汐（低/高）的分类变量。
gam(YthanCount$Total~s(YthanCount$Temperature)+s(YthanCount$Windspeed)
上述模型适用于两个连续变量....但我通常不确定什么是合适的模型，以及随着时间的推移（数据收集期）更平滑地使用 GAMM 是否会更好。
我可以创建一个包含所有连续变量和分类变量的模型吗？
对不起，如果这令人困惑，我是 GAM 和 GAMM 的新手......！
【问题讨论】：
标签： r time-series gam
我正在处理类似的情况。您确实可以同时使用连续变量和分类变量。以下链接有望解决您的任何问题。
但是，您可能需要考虑在 stats.stackexchange.com 而不是 stackoverflow.com 上提问，因为您的问题似乎更多是关于统计方法而不是 R 编程。
https://kevintshoemaker.github.io/NRES-746/GAMs.html
https://www.fromthebottomoftheheap.net/2014/05/09/modelling-seasonal-data-with-gam/
https://petolau.github.io/Analyzing-double-seasonal-time-series-with-GAM-in-R/
https://cran.r-project.org/web/packages/itsadug/vignettes/acf.html
【讨论】：