Verschmutzungsmodelle mit Multi-Skalen-Interaktionen
Der Datensatz meuse enthält einige Prädiktorvariablen auf derselben Skala (x, y) und einige auf unterschiedlichen Skalen (elev, dist, om). In einer früheren Übung hast du ein Modell angepasst, in dem du die Cadmiumbelastung als Funktion von Standort und Höhe vorhergesagt hast:
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
In dieser Übung baust du ein Modell, das mithilfe eines Tensor-Smooths te() mehreren Variablen erlaubt zu interagieren, obwohl sie auf verschiedenen Skalen liegen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Nichtlineare Modellierung mit Generalized Additive Models (GAMs) in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Wandle dies in ein Modell um, in dem
x,yundelevalle in einem einzigente()-Term interagieren und jeweils auf ihren eigenen Skalen variieren. - Fasse anschließend das Modell zusammen und visualisiere es mit
plot().
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___