35.1 模型

线性回归模型可以看成非线性回归模型的特例:

Y=f(X)+ε

其中f(x)为未知的回归函数。

参数方法：假定f(x)具有某种形式，如

• f(x)=a+bx: 线性回归；
• f(x)=a+bx+cx2:　二次多项式回归；
• f(x)=Aebx: 指数模型，等等。

二次多项式回归可以令X1=x,X2=x2， 变成二元回归模型来解决。 指数模型可以令z=lnY, 模型化为z=a+bx。 有一些曲线模型可以通过变换化为线性回归。

在多元情形， 一般的非线性回归模型为

Y=f(x1,x2,…,xp)+ε

但是这样可选的模型就过于复杂， 难以把握。 比较简单的是不考虑变量之间交互作用的可加模型：

Y=∑j=1pfj(xj)+ε

其中fj(⋅)是未知的回归函数， 需要满足一定的光滑性条件。

fj(⋅)可以是参数形式的， 比如二次多项式、三次多项式、阶梯函数等。 较好的一种选择是使用三次样条函数。

所谓参数回归， 是指回归函数f(⋅)有预先确定的公式， 仅需要估计f(⋅)的未知参数； 非参数回归， 就是f(⋅)没有预先确定的公式， f(⋅)的形式本身也依赖于输入的样本(xi,yi), i=1,2,…,n。 下面描述的核回归就是这样典型的非参数回归， 样条平滑、样条函数回归一般也看作是非参数回归。

35.2 样条平滑

为了得到一般性的Y与X的曲线关系f(x)的估计， 可以使用样条函数。 三次样条函数将实数轴用若干个节点(knots) {zk}分成几段， 每一段上f̂ (x)为三次多项式， 函数在节点处有连续的二阶导数。 样条函数是光滑的分段三次多项式。 通常我们使用“自然样条函数”， 在最左边和最右边这两段为线性函数。

用样条函数估计f(x)的准则是曲线接近各观测值点 (xi,yi)，同时曲线足够光滑。

在R中用stats::smooth.spline函数进行样条曲线拟合。 取每个自变量xi处为一个节点， 对于给定的某个光滑度/模型复杂度系数值λ， 求函数f(x)使得

minf(⋅){∑i[yi−f(xi)]2+λ∫[f″(x)]2dx}(35.1)

目标函数中第一项越小， 拟合误差越小， 但是也越容易产生过度拟合； 目标函数中第二项度量了函数f(⋅)的不光滑性， 是一个对模型复杂度的惩罚项， λ为调节参数，λ越大， 惩罚越重，所得的曲线越光滑。 smooth.spline()函数可以通过交叉验证方法自动取得一个对于预测最优的光滑参数λ值。

问题(35.1)的理论解称为光滑样条， 是一个自然样条函数， 节点为输入的xi的所有不同值。 此理论解与§35.4直接指定这些节点进行样条函数回归的结果不同， 是依赖于调节参数λ进行了不光滑性惩罚的结果。 调节参数λ可以用交叉验证方法选择， 只要在smooth.spline()函数中指定cv=TRUE。 也可以指定spar选项或者df选项， 这里df代表“等效自由度”， 是模型复杂度的一个度量方式。

下面的程序模拟产生了一个非线性回归数据集， 然后用stats::smooth.spline()进行样条平滑估计：

set.seed(1)
nsamp <- 30
x <- runif(nsamp, -10, 10)
xx <- seq(-10, 10, length.out=100)
x <- sort(x)
y <- 10*sin(x/10*pi)^2 + rnorm(nsamp,0,0.3)
plot(x, y)
curve(10*sin(x/10*pi)^2, -10, 10, add=TRUE, lwd=2)

library(splines)
res <- smooth.spline(x, y)
lines(spline(res$x, res$y), col="red")
res2 <- loess(y ~ x, degree=2, span=0.3)
lines(xx, predict(res2, newdata=data.frame(x=xx)), 
      col="blue")
legend("top", lwd=c(2,1,1), 
       col=c("black", "red", "blue"),
       legend=c("真实函数关系", "样条平滑结果", "局部线性拟合"))

图35.1: 曲线平滑示例

其中res是stats::smooth.splines()的输出， 其元素y为拟合值， 元素x为拟合值对应的自变量值。

R函数spline(x,y)不是做样条平滑， 而是做样条插值， 它输入一组x, y坐标， 用样条插值算法在原始的自变量x范围内产生等间隔距离的格子点值， 输出包含格子点上的样条插值x和y坐标的列表。 样条平滑曲线不需要穿过输入的各个散点， 但是插值则需要穿过输入的各个散点。

R函数approx(x,y)是另一个插值函数， 它用线性插值方法产生线性插值后在等间隔的横坐标上的坐标值。

35.3 局部多项式曲线平滑

另一种非参数的拟合非线性回归曲线f(x)的方法是对每个自变量x 处选一个局部的小邻域， 用这个小邻域附近的(xi,yi)点拟合一个局部的零次、一次或二次多项式， 用拟合的局部多项式在x处的值作为回归函数在x处的值的估计。

局部零次多项式的方法叫做核回归， 公式为

f̂ (x)=∑i=1nK(x−Xih)Yi∑i=1nK(x−Xih)

其中K(⋅)称为核函数， 是类似标准正态密度这样的中间高两边低的可以用来加权的函数， 比如， 双三次核函数：

K(x)={(1−|x|3)30|x|≤1其它

kernel.dcube <- function(u){
  y <- numeric(length(u))
  sele <- (abs(u) < 1)
  y[sele] <- (1 - abs(u[sele])^3)^3
  y
}
curve(kernel.dcube, -1.5, 1.5, main="双三次核函数")

图35.2: 双三次核函数

参数h称为窗宽， h越大，参与平均的点越多， 曲线越光滑， 回归复杂度越低。 h选取可以用交叉验证方法。

R扩展包KernSmooth的函数 locpoly(x, y, degree=1, bandwidth=0.25)可以计算核回归， 其中bandwidth是输入的窗宽， 函数dpill(x,y)可以帮助确定窗宽。 如 locpoly(x, y, degree=1, bandwidth=dpill(x,y))。 stats包的ksmooth()函数也可以计算核回归。

当局部拟合的是一次或者二次多项式时， 这种曲线拟合方法叫做局部多项式回归。 对每个自变量x的值， 给每对输入自变量、因变量(xi,yi)加权重1hK(x−xih)， 然后拟合加权的线性回归或者二次多项式回归， 得到x处的回归函数值作为f(x)的估计。 如果核函数K(⋅)是紧支集函数（仅在一个闭区间上非零）， 则每个x处仅距离x较近的观测值的权重非零。 实际计算时， 可以对{xi}取值范围内的一个等间隔格子点集合的x计算f(x)的估计值。

R函数loess(y ~ x, degree=1, span=0.75)拟合局部线性函数， 用span=控制结果的光滑度，起到了类似窗宽h的作用。 span是局部拟合所用的点的比例， 取值于[0,1]内， 越接近于1结果越光滑。 可以用指定span， 也可以用交叉验证方法确定span， 但loess()函数没有提供交叉验证功能。 取degree=2拟合局部二次多项式函数。 例子见图35.1。

35.4 样条函数回归

可以用指定节点集合的样条函数作为回归函数估计。 m个节点的三次样条函数需要m+4个参数。 因为每段需要4个参数， m+1段需要4m+4个参数， 而在m个节点上连续、一阶导数连续、二阶导数连续构成三个约束条件， 所以参数个数为m+4个。

自然样条函数假定函数在最左边一段和最右边一段为线性函数， 这样m个节点需要m+2个参数。 R的lm()函数中对自变量x指定ns(x) 可以对输入的x指定作自然样条变换， 在ns()中可以用df=指定自由度作为曲线复杂度的度量。

给定输入(xi,yi), i=1,2,…,n后如何估计函数f(⋅)？ 计算时，用了基函数的思想将问题转化成了线性模型。 根据df的值可以确定样条函数节点个数K， 然后可以选择K个节点zk,k=1,2,…,K， 并令

f(x)=β0+β1x+β2×2+β3×3+∑k=1Kβk+3h(x,zk),

其中

h(x,z)={(x−z)3,0,x>z,x≤z.这样就可以用线性模型的估计方法估计出未知参数β0,…,βK+3， 从而得到样条函数估计。

如何决定节点个数K以及节点位置？ 节点越多， 函数f(⋅)越复杂，计算量也越大。 lm()中ns()和bs()函数可以用df=选项指定一个等效自由度， 等效自由度越大， 模型越复杂， 曲线光滑程度越低， df值相当于多元线性回归中的自变量个数， 决定了节点的个数。 比如， df=4的复杂度类似于有4个自变量的线性回归模型， 它有3个内部节点， 将x轴分为4段， 拟合结果构成一个分4段的自然样条函数。 不人为指定时， 也可以通过交叉验证方法得到df的值。

节点的位置最好在回归曲线变化剧烈的位置多取， 在变化缓慢的地方少取， 但是这个要求很难实现， 所以实际上是在输入的x变量值中取等分位间隔的df个点。

例如，下面的程序中用了自由度为4和自由度为8的样条函数进行回归估计：

set.seed(1)
nsamp <- 30
x <- runif(nsamp, -10, 10)
xx <- seq(-10, 10, length.out=100)
x <- sort(x)
y <- 10*sin(x/10*pi)^2 + rnorm(nsamp,0,0.3)
plot(x, y)
curve(10*sin(x/10*pi)^2, -10, 10, add=TRUE, lwd=2)

res <- lm(y ~ ns(x, df=4))
lines(xx, predict(res, newdata=data.frame(x=xx)), 
      col="red")
res2 <- lm(y ~ ns(x, df=8))
lines(xx, predict(res2, newdata=data.frame(x=xx)), 
      col="blue")
legend("top", lwd=c(2,1,1), 
       col=c("black", "red", "blue"),
       legend=c("真实函数关系", "ns(df=4)", "ns(df=8)"))

图35.3: 自然样条回归示例

在多元回归中也可以用ns(x)对单个自变量引入非线性。

35.5 线性可加模型

虽然在用lm()作多元回归时可以用ns()、poly()等函数引入非线性成分， 但需要指定复杂度参数。 对可加模型

Y=∑j=1pfj(xj)+ε

最好能从数据中自动确定fj(⋅)的复杂度（光滑度）参数。

R扩展包mgcv的gam()函数可以执行这样的可加模型的非参数回归拟合。 模型中可以用s(x)指定x的样条平滑， 用lo(x)指定x的局部多项式平滑。 具体的计算是迭代地对每个自变量xj进行， 估计xj的平滑函数fj(⋅)时， 采用数据ỹ =Y−∑k≠jfk(xk)， 迭代估计到结果基本不变为止。

可加模型的优点是可以对多个自变量进行非线性的模型估计， 同时可加性使得每个自变量对因变量的解释很容易， 缺点是不容易考虑自变量之间的交互作用效应。 为了考虑交互作用效应可以使用基于树的随机森林或提升法(boosting)。

例如，MASS包的rock数据框是石油勘探中12块岩石样本分别产生4个切片得到的测量数据， 共48个观测， 因变量是渗透率(permeability)， 自变量为area, peri, shape。

先作线性回归：

lm.rock <- lm(log(perm) ~ area + peri + shape, data=rock)
summary(lm.rock)

## 
## Call:
## lm(formula = log(perm) ~ area + peri + shape, data = rock)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.8092 -0.5413  0.1734  0.6493  1.4788 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  5.333e+00  5.487e-01   9.720 1.59e-12 ***
## area         4.850e-04  8.657e-05   5.602 1.29e-06 ***
## peri        -1.527e-03  1.770e-04  -8.623 5.24e-11 ***
## shape        1.757e+00  1.756e+00   1.000    0.323    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.8521 on 44 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7483, Adjusted R-squared:  0.7311 
## F-statistic:  43.6 on 3 and 44 DF,  p-value: 3.094e-13

其中shape变量不显著。 可能的原因有：

• shape与因变量没有关系；
• 样本量不足；
• shape与因变量之间有非线性关系，该非线性无法用线性近似。

用样条平滑的gam()建模：

library(mgcv)

## Loading required package: nlme

## 
## Attaching package: 'nlme'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     collapse

## This is mgcv 1.8-40. For overview type 'help("mgcv-package")'.

gam.rock1 <- gam(
  log(perm) ~ s(area) + s(peri) + s(shape), data=rock)
summary(gam.rock1)

## 
## Family: gaussian 
## Link function: identity 
## 
## Formula:
## log(perm) ~ s(area) + s(peri) + s(shape)
## 
## Parametric coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)   5.1075     0.1222   41.81   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Approximate significance of smooth terms:
##            edf Ref.df     F  p-value    
## s(area)  1.000  1.000 29.13 3.07e-06 ***
## s(peri)  1.000  1.000 71.30  < 2e-16 ***
## s(shape) 1.402  1.705  0.58    0.437    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## R-sq.(adj) =  0.735   Deviance explained = 75.4%
## GCV = 0.78865  Scale est. = 0.71631   n = 48

对gam()回归结果做单个变量的曲线拟合图：

plot(gam.rock1)

图35.4: 渗透率gam建模

图35.5: 渗透率gam建模

图35.6: 渗透率gam建模

其中对应每个自变量的曲线表示控制其它自变量情况下因变量与此自变量的关系。 可以看出三条曲线都基本不需要非线性。 比较两个模型：

anova(lm.rock, gam.rock1)

## Analysis of Variance Table
## 
## Model 1: log(perm) ~ area + peri + shape
## Model 2: log(perm) ~ s(area) + s(peri) + s(shape)
##   Res.Df    RSS      Df Sum of Sq      F Pr(>F)
## 1 44.000 31.949                                
## 2 43.598 31.230 0.40237   0.71914 2.4951  0.125

结果也不显著， 说明线性模型是可取的。