Genelleştirilmiş Katkı Modeli
GAM
Tanım
Doğrusal olmayan ilişkileri esnek bir şekilde modellemek için yordayıcı değişkenlerin düzgün fonksiyonlarının toplamını kullanan bir istatistiksel regresyon yöntemidir.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir klinik araştırmada, yaşın (yordayıcı) tedaviye verilen yanıt süresi (bağımlı değişken) üzerindeki etkisi incelenmektedir. İlişki doğrusal olmadığından (örneğin genç ve ileri yaşlarda yanıt yavaş, orta yaşlarda hızlı), standart doğrusal regresyon yetersiz kalır. GAM kullanılarak yaş ile yanıt süresi arasındaki non-lineer U şeklindeki ilişki esnek bir eğriyle başarılı bir şekilde modellenir.
Derin Analiz
Genelleştirilmiş Katkı Modelleri (GAM), geleneksel doğrusal modelleme yaklaşımlarının yetersiz kaldığı karmaşık, non-lineer veri yapılarını analiz etmek için geliştirilmiş yarı parametrik bir istatistiksel çerçevedir. Veriler arasındaki ilişkinin önceden belirli bir parametrik biçime (örneğin düz bir çizgiye) uymasını zorunlu kılmak yerine, verinin kendi eğilimini esnek düzleştirme fonksiyonları (smoothing splines) aracılığıyla ortaya koyar. Bilişsel bilimler ve klinik psikolojide, boylamsal veri setlerindeki gelişimsel eğriler, nörogörüntüleme verilerindeki karmaşık temporal dinamikler veya psikofiziksel ölçümlerdeki eşik değerlerinin incelenmesinde yüksek öngörü gücü sağlar.
Etimoloji
İngilizce 'Generalized Additive Model' ifadesinin kısaltmasıdır. 'General' (Latince: generalis [genel, ortak]), 'additive' (Latince: addere [eklemek, toplamak]) ve 'model' (Latince: modulus [küçük ölçü, kalıp]) kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLM) ile sıklıkla karıştırılır; GLM doğrusal olmayan ilişkileri modellerken bağlantı fonksiyonları kullansa da parametrik yapıya bağımlıdır, GAM ise doğrudan non-lineer düzleştirme fonksiyonları içerir.