mgcvUI
uma interface interativa para o pacote mgcv (modelos aditivos generalizados)
DOI:
https://doi.org/10.67330/xtv1pa25Palavras-chave:
mgcv(), modelos aditivos generalizados, mgcvUI(), regressão para a análise imobiliáriaResumo
mgcvUI é uma interface gráfica de usuário para o pacote de R mgcv, que ajusta modelos aditivos generalizados (GAM) por meio de splines de regressão penalizada com seleção automática do grau de suavização. Oferece três modos de uso — modelagem preditiva geral, avaliação de imóveis e análise de região de mercado — e conduz o usuário pela importação de dados, pela especificação de termos suaves, pelo ajuste do modelo, pelos gráficos de diagnóstico e de efeitos e pelos relatórios passíveis de download. Este artigo documenta os requisitos de formato de dados do mgcvUI, o fluxo de trabalho de modelagem, as telas de saída e a referência completa de funcionalidades.
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Referências
Wood, S. N. 2003. “Thin-Plate Regression Splines.” Journal of the Royal Statistical Society (B) 65 (1): 95–114. https://doi.org/10.1111/1467-9868.00374.
Wood, S. N. 2004. “Stable and Efficient Multiple Smoothing Parameter Estimation for Generalized Additive Models.” Journal of the American Statistical Association 99 (467): 673–86. https://doi.org/10.1198/016214504000000980.
Wood, S. N. 2011. “Fast Stable Restricted Maximum Likelihood and Marginal Likelihood Estimation of Semiparametric Generalized Linear Models.” Journal of the Royal Statistical Society (B) 73 (1): 3–36. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x.
Wood, S. N. 2017. Generalized Additive Models: An Introduction with R. 2nd ed. Chapman; Hall/CRC.
Wood, S. N., N. Pya, and B. Säfken. 2016. “Smoothing Parameter and Model Selection for General Smooth Models (with Discussion).” Journal of the American Statistical Association 111: 1548–75. https://doi.org/10.1080/01621459.2016.1180986.
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