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予測変数の削除

技術的には、どの予測変数が本当にモデルに必要かはまだ分かりません。そこで、アドオンパッケージ MASS の関数 stepAIC() を使って不要な予測変数を除外します。引数 direction = "backward" は、extended.model から選択を開始し、AIC を下げることを目標に項を順番に削除していきます。引数 trace = FALSE は、選択処理の実行中に出力される情報を抑制します。AIC が最小となる最終モデルは、関数 summary() で要約します。

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

  • 関数 stepAIC() を使って、extended.model オブジェクトに対して後退選択を実行し、結果を final.model というオブジェクトに代入してください。
  • 関数 summary() を使って、final.model オブジェクトを要約してください。

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。

# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final.model
コードを編集して実行