マルチスケール相互作用をもつ汚染モデル
meuse データセットには、同じスケールの予測変数（x、y）と、異なるスケールの予測変数（elev、dist、om）が含まれています。前の演習では、位置と標高を説明変数としてカドミウム汚染を予測するモデルを当てはめました。
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
この演習では、テンソルスムース te() を使って、スケールが異なっていても複数の変数が相互作用できるモデルを作成します。
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
x、y、elevがそれぞれのスケールで変動しつつ、1つのte()項の中で相互作用するモデルに書き換えてください。- その後、モデルを要約し、
plot()で可視化しましょう。
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。
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___