自動車性能の不確実性を可視化する
信頼区間は、モデル適合を視覚的に示すうえでとても重要です。ここでは、信頼区間の見た目を変えたり、部分効果プロットのスケールを変換したりする練習をします。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶGeneralized Additive Models (GAMs) による非線形モデリング
演習の手順
mpgデータを使ったモデル（mod）を描画し、weightの部分効果だけをプロットします。信頼区間は網かけし、色は"hotpink"にします。weightの部分効果をもう一度プロットします。今度はshift引数を使って切片の値でスケールをシフトし、seWithMean引数を使ってモデルの切片の不確実性も含めてください。
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。
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, ___)