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Das Deviance-Prinzip

Im Modellzusammenfassung gab es kein R-Quadrat. Stattdessen werden zwei Arten von Deviance berichtet. Die Null-Deviance dient als Basiswert und kann relativ zur Residual-Deviance des extended.model bewertet werden.

Das Nullmodell ist ein logistisches Modell ohne zusätzliche Prädiktoren. Du kannst ein solches reines Achsenabschnittsmodell mit der Beziehung HOPPINESS ~ 1 angeben. Wieder verwendest du die Funktion glm() und das Familienargument family = binomial. Das Ergebnis heißt null.model. Die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beurteilst du, indem du die Verringerung der Deviance vom extended.model zum null.model mit der Funktion anova() und dem zusätzlichen Argument test = "Chisq" vergleichst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Response-Modelle in R erstellen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erkläre HOPPINESS nur über den Achsenabschnitt. Verwende die Funktion glm() und das Argument family = binomial. Weise das Ergebnis einem Objekt namens null.model zu.
  • Vergleiche das extended.model mit dem null.model mithilfe der Funktion anova() und dem Argument test = "Chisq".

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Explain HOPPINESS by the intercept only
___ <- ___(___, family = ___, data = choice.data)

# Compare null.model and extended.model
___(extended.model, ___, test = ___)
Code bearbeiten und ausführen