Auffrischung: Lineare Modelle fitten

In dieser Übung siehst du, dass ein lineares Modell ein Sonderfall eines Generalized Linear Model (GLM) ist. Du verwendest den Datensatz ChickWeight (Docs), den wir im Video vorgestellt haben. Ich habe die zuletzt beobachteten Gewichte bereits für dich extrahiert. Mit diesem Datensatz prüfst du, ob Diet das weight am Ende der Studie beeinflusst.

Erinnere dich aus dem Video: Ein lineares Modell sieht so aus: lm(formula = y ~ x, data = dat), und ein GLM so: glm(formula = y ~ x, data = dat, family = 'family').

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Generalisierte lineare Modelle in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Fitte ein lineares Modell, in dem die Variable weight durch die Variable Diet vorhergesagt wird, und verwende dafür das Dataframe chick_weight_end.
Fitte ein GLM mit derselben Formel und denselben Daten, aber gib zusätzlich die Familie gaussian an.

Interaktive praktische Übung

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

# Fit a lm()
lm(formula = ___ ~ ___, data = ___)

# Fit a glm()
glm(formula = ___ ~ ___ , data = ___, family = '___')

Code bearbeiten und ausführen