Rafraîchissement sur l'ajustement des modèles linéaires

Dans cet exercice, vous verrez qu'un modèle linéaire est un cas particulier d'un modèle linéaire généralisé (GLM). Vous utiliserez l'ensemble de données ChickWeight (docs) présenté dans la vidéo. J'ai déjà extrait pour vous les dernières valeurs de poids observées. Avec cet ensemble de données, vous vérifierez si Diet influence le weight à la fin de l'étude.

Rappelez-vous, d'après la vidéo, qu'un modèle linéaire s'écrit lm(formula = y ~ x, data = dat) et qu'un GLM s'écrit glm(formula = y ~ x, data = dat, family = 'family').

Cette activité fait partie du cours

Modèles linéaires généralisés (GLM) en R

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Instructions de l’exercice

Ajustez un modèle linéaire où la variable weight est prédite par la variable Diet, en utilisant le tableau de données chick_weight_end.
Ajustez un GLM avec la même formule et les mêmes données, mais en précisant aussi la famille gaussian.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit a lm()
lm(formula = ___ ~ ___, data = ___)

# Fit a glm()
glm(formula = ___ ~ ___ , data = ___, family = '___')

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