> # simulate some data...
> dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2)
> # fit model&plot
> library(mgcv)
> library(splines)
> b0 <- gam(y~s(x1),data=dat)
> plot(b0)
按照上面的代码，我可以得到这样的情节：在此处输入图像描述
现在，我想使用 GAM 中的 ns() 函数获得类似的绘图：
> b1 <- gam(y ~ ns(x1), data=dat)
> plot(b1)
但是当我在R中运行代码时，它显示">没有要绘制的项"，所以我想知道如何绘制这张图片？谢谢！
因为ns()不是s()、te()、t2()或ti()表示的(惩罚)样条，所以它不是类"mgcv.smooth"的成员。打印拟合的 GAM 对象时，代码会查看是否有任何要绘制的 mgcv 平滑。模型中的所有其他项都是参数项，包括自然样条。如果执行summary(b1)将在输出的"参数化效果"部分看到ns()项。
基本上，gam()只是看着你的模型，就好像它是一堆线性参数项一样。它不知道模型矩阵中的这些项映射到基函数，因此映射到自然样条。
可视化并不容易;plot(b1, all.terms = TRUE)绘制每个基函数的线性效应，所以至少你看到了一些东西，但通常这不是你想要的。您必须从模型中预测协变量x1的范围，然后根据x1值网格绘制预测值。
这就引出了一个问题：你期望gam()如何处理ns()基础？