Rの分散ラグ線形および非線形モデル：パッケージDLNM

分散されたLAG非線形モデル（DLNMS）は、時系列データの潜在的に非線形および遅延効果を示す関連性を柔軟に説明するモデリングフレームワークを表します。この方法論は、クロスベースの定義に基づいています。これは、2つの基底関数セットの組み合わせによって表される双次元関数空間であり、それぞれ予測子とラグの次元の関係を指定します。このフレームワークはRパッケージDLNMに実装されており、DLNMファミリ内の幅広いモデルを実行し、グラフィカルな表現に重点を置いて結果を解釈する機能を提供します。このペーパーでは、パッケージの機能の概要を説明し、実際のデータへのアプリケーションの例でDLNMを指定および解釈するための概念的および実用的な手順を説明します。

Distributed lag non-linear models (DLNMs) represent a modeling framework to flexibly describe associations showing potentially non-linear and delayed effects in time series data. This methodology rests on the definition of a crossbasis, a bi-dimensional functional space expressed by the combination of two sets of basis functions, which specify the relationships in the dimensions of predictor and lags, respectively. This framework is implemented in the R package dlnm, which provides functions to perform the broad range of models within the DLNM family and then to help interpret the results, with an emphasis on graphical representation. This paper offers an overview of the capabilities of the package, describing the conceptual and practical steps to specify and interpret DLNMs with an example of application to real data.