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Multivariate GAMs zur Fahrzeugleistung

GAMs können mehrere Variablen unterschiedlicher Typen verarbeiten. In den folgenden Aufgaben arbeitest du mit dem Datensatz mpg aus dem Paket gamair, um das Anpassen von Modellen unterschiedlicher Form zu üben.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Nichtlineare Modellierung mit Generalized Additive Models (GAMs) in R

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Anleitung zur Übung

  • Verwende die Funktionen head() und str(), um den Datensatz mpg zu untersuchen.
  • Passe ein GAM an diese Daten an, um city.mpg als Summe glatter Funktionen von weight, length und price vorherzusagen.
  • Nutze die bereitgestellte Funktion plot(), um das Modell zu visualisieren.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

library(mgcv)

# Examine the data
___
___

# Fit the model
mod_city <- gam(city.mpg ~ ___, 
                data = mpg, method = "REML")

# Plot the model
plot(mod_city, pages = 1)
Code bearbeiten und ausführen