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Éliminer des prédicteurs

Techniquement, vous ne savez toujours pas quels prédicteurs sont vraiment nécessaires dans le modèle. Une fois de plus, vous utilisez la fonction stepAIC() du module externe MASS pour exclure les prédicteurs non nécessaires. L'argument direction = "backward" lance le processus de sélection avec extended.model et retire des termes de façon séquentielle afin de diminuer l'AIC. L'argument trace = FALSE empêche l'affichage d'informations pendant l'exécution du processus de sélection. Vous résumez le modèle final, celui qui donne la valeur minimale de l'AIC, à l'aide de la fonction summary().

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Créer des modèles de réponse dans R

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Instructions de l’exercice

  • Effectuez une sélection à reculons des prédicteurs sur l'objet extended.model en utilisant la fonction stepAIC(). Assignez le résultat à un objet nommé final.model.
  • Résumez l'objet final.model à l'aide de la fonction summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final.model
Modifier et exécuter le code