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इंटरैक्शन का मॉडलिंग

इस अभ्यास में, आप gender और gastric activity के alcohol metabolism पर प्रभाव को मॉडल करने के लिए interactions का उपयोग करेंगे.

alcohol डेटा फ्रेम पहले से लोड है, और इसमें ये कॉलम हैं:

  • Metabol: alcohol metabolism rate
  • Gastric: gastric alcohol dehydrogenase activity की दर
  • Sex: drinker का sex (Male या Female)

वीडियो में, हमने alcohol डेटा पर तीन मॉडल फिट किए थे:

  • एक मॉडल जिसमें केवल additive (main effect) टर्म थे: Metabol ~ Gastric + Sex
  • दो मॉडल, जिनमें gastric activity और sex के बीच interactions थे

आपने देखा कि interaction टर्म वाला एक मॉडल additive मॉडल से बेहतर R-squared देता है, जो बताता है कि interaction टर्म इस्तेमाल करने से fit बेहतर होती है. इस अभ्यास में, आप interaction वाले मॉडलों में से एक के R-squared की तुलना main-effects-only मॉडल से करेंगे.

याद रखें कि ऑपरेटर : दो वैरिएबल्स के बीच interaction को दर्शाता है. ऑपरेटर * दो वैरिएबल्स के बीच interaction के साथ-साथ उनके main effects भी शामिल करता है.

x*y = x + y + x:y

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Supervised Learning: Regression

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ऐसी formula लिखिए जो Metabol को Gastric और Sex का फंक्शन व्यक्त करे, बिना किसी interaction के.
    • इस formula को वैरिएबल fmla_add में असाइन करें और प्रिंट करें.
  • ऐसी formula लिखिए जो Metabol को Gastric और Sex के बीच interaction का फंक्शन व्यक्त करे.
    • Gastric को main effect के तौर पर जोड़ें, लेकिन Sex को नहीं.
    • इस formula को वैरिएबल fmla_interaction में असाइन करें और प्रिंट करें.
  • केवल main effects के साथ एक linear model फिट करें: डेटा पर model_add.
  • interaction के साथ एक linear model फिट करें: डेटा पर model_interaction.
  • दोनों मॉडलों पर summary() कॉल करें. किसका R-squared बेहतर है?

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# alcohol is available
summary(alcohol)

# Create the formula with main effects only
(fmla_add <- ___ )

# Create the formula with interactions
(fmla_interaction <- ___ )

# Fit the main effects only model
model_add <- ___

# Fit the interaction model
model_interaction <- ___

# Call summary on both models and compare
___
___
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