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Visualiser l’incertitude des performances auto

Les intervalles de confiance sont un indicateur visuel essentiel de l’ajustement du modèle. Ici, vous allez vous entraîner à modifier l’apparence des intervalles de confiance et à transformer l’échelle des graphiques d’effets partiels.

Cet exercice fait partie du cours

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

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Instructions

  • Tracez le modèle (mod) qui utilise les données mpg, en ne représentant que l’effet partiel de weight. Faites un intervalle de confiance ombré et de couleur "hotpink".
  • Réalisez un autre graphique de l’effet partiel de weight, cette fois en décalant l’échelle par la valeur de l’interception à l’aide de l’argument shift, et en incluant l’incertitude de l’interception du modèle avec l’argument seWithMean.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

library(mgcv)
# Fit the model
mod <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + s(rpm) + s(price) + comp.ratio, 
           data = mpg, method = "REML")

# Plot the weight effect with colored shading
plot(mod, select = 1, ___)

# Make another plot adding the intercept value and uncertainty
plot(mod, select = 1, ___)
Modifier et exécuter le code