今回扱うノンパラメトリック回帰はそんな風に「少ないパラメタを推定するだけでモデルが求まる」というやり方を取りません。パラメタは表示されません。いろんな人から「傾きが出ないんだけどどうしよう」と聞かれるんですが、これはこの解析の仕様です。いえp値は両方表示されます。p値とは、今までに何度か出てきましたが「温度はオゾンに影響を与えているかもしれない。偶然のなす所業なのだと考えることもできるはずだ。ら、そんなことが起こるのはいったい何%か?」を表したものです。すごく小さいんだから偶然じゃない。温度はオゾンに影響を与えているだろうということになります。平滑化スプラインの結果は(なんせ傾きとかがわからないので)基本的には図示して示すことになります。以下の関数で簡単に描けます。plot(gam.model,residuals=T,se=T,pch="。main="平滑化スプラインの結果",cex.main=2)residuals=T,はデータの点も表示しますよという指示です。一緒に図示してねという指示。あとは点の形の指定やタイトルとタイトル文字の大きさの指定です。線形回帰と平滑化スプラインの結果を比較する意味で、両者のやり方で線を引っ張った結果を描きます。それとも非線形?非線形な予測を出すことはRを使えば簡単です。複雑なモデルをつくっときゃいい」というものでは決してありません。複雑なモデルのほうが逆に予測精度が下がるなんてことはざらにあります。使えるということが自慢できたって誰の役にも立てません。いうわけで、線形モデルを使うべきか、非線形モデルを使うべきかを判定します。判定の方法は例によってモデル選択です。