Mulai sekarangMulai gratis

Model polusi dengan interaksi multi-skala

Himpunan data meuse berisi beberapa variabel prediktor yang berada pada skala yang sama (x, y), dan beberapa pada skala yang berbeda (elev, dist, om). Pada latihan sebelumnya, Anda memasangkan model yang memprediksi polusi kadmium sebagai fungsi dari lokasi dan ketinggian:

mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev), 
           data = meuse, method = "REML")

Pada latihan ini, Anda akan membangun model yang memungkinkan beberapa variabel berinteraksi meskipun berada pada skala berbeda menggunakan tensor smooth, te().

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemodelan Nonlinier dengan Generalized Additive Models (GAM) di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Ubah menjadi model di mana x, y, dan elev semuanya berinteraksi dalam satu term te(), masing-masing bervariasi pada skalanya sendiri.
  • Lalu rangkum modelnya dan visualisasikan dengan plot().

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Fit the model
tensor_mod <- ___

# Summarize and plot
___
___
Edit dan Jalankan Kode