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
Response-Modelle in R erstellen
Anleitung zur Übung
- Erkläre
HOPPINESSnur über den Achsenabschnitt. Verwende die Funktionglm()und das Argumentfamily = binomial. Weise das Ergebnis einem Objekt namensnull.modelzu. - Vergleiche das
extended.modelmit demnull.modelmithilfe der Funktionanova()und dem Argumenttest = "Chisq".
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Explain HOPPINESS by the intercept only
___ <- ___(___, family = ___, data = choice.data)
# Compare null.model and extended.model
___(extended.model, ___, test = ___)