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逸脱度の原理

モデルのサマリーには R-squared は表示されません。その代わりに、2 種類の逸脱度（deviance）が報告されます。null 逸脱度はベースラインであり、extended.model の残差逸脱度と比較して評価できます。

null モデルは、追加の予測変数を持たないロジスティックモデルです。このような切片のみのモデルは、HOPPINESS ~ 1 という関係で指定できます。ここでも glm() 関数と、ファミリー指定 family = binomial を使います。結果は null.model という名前にします。予測精度の改善は、anova() 関数と追加引数 test = "Chisq" を用いて、extended.model から null.model への逸脱度の減少を比較することで判断します。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶレスポンスモデル構築

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演習の手順

  • 切片のみで HOPPINESS を説明してください。glm() 関数と引数 family = binomial を使い、結果を null.model というオブジェクトに代入します。
  • 関数 anova() と引数 test = "Chisq" を使って、extended.model と null.model を比較してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Explain HOPPINESS by the intercept only
___ <- ___(___, family = ___, data = choice.data)

# Compare null.model and extended.model
___(extended.model, ___, test = ___)
コードを編集して実行