ComenzarEmpieza gratis

GAM multivariantes del rendimiento de autos

Los GAM pueden aceptar múltiples variables de distintos tipos. En los siguientes ejercicios, trabajarás con el conjunto de datos mpg disponible en el paquete gamair para practicar el ajuste de modelos de diferentes formas.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelado no lineal con Generalized Additive Models (GAMs) en R

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Usa las funciones head() y str() para examinar el conjunto de datos mpg.
  • Ajusta un GAM a estos datos para predecir city.mpg como la suma de funciones suaves de weight, length y price.
  • Utiliza la función plot() que se proporciona para visualizar el modelo.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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)
Editar y ejecutar código