Modelos de contaminación con interacciones a múltiples escalas
El conjunto de datos meuse contiene algunas variables predictoras que están en la misma escala (x, y) y otras en escalas distintas (elev, dist, om). En un ejercicio anterior, ajustaste un modelo donde predecías la contaminación por cadmio en función de la ubicación y la altitud:
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
En este ejercicio, vas a crear un modelo que permita que varias variables interactúen a pesar de estas escalas diferentes usando un suavizado tensorial, te().
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado no lineal con Generalized Additive Models (GAMs) en R
Instrucciones del ejercicio
- Transforma este modelo para que
x,yyelevinteractúen en un único términote(), variando en sus propias escalas. - Luego, resume el modelo y visualízalo con
plot().
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___