예측 변수 제거하기
결정을 뒷받침하기 위해, 최대 모형과 지연 쿠폰 효과를 제외한 모형의 AIC를 비교해 모형 적합도를 평가하려고 해요.
해당 모형 객체에 AIC() 함수를 적용하면 AIC 값을 얻을 수 있어요. 최대 모형은 extended.model 객체로 주어지므로 간단합니다. Coupon.lag를 제외한 모형의 AIC 값을 얻으려면 먼저 extended.model 객체에 update() 함수를 적용해야 해요. update()는 예측 변수를 추가할 때뿐 아니라, 예측 변수를 제거할 때도 사용할 수 있습니다. 제거하려면 해당 예측 변수 앞에 마이너스 부호를 붙이면 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 만드는 반응 모형
연습 안내
extended.model객체에AIC()함수를 사용해 AIC 값을 구하세요.update()함수를 사용해extended.model에서Coupon.lag를 제거해 업데이트하고, 업데이트된 모형의 AIC 값을AIC()로 구하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Obtain the AIC
___(extended.model)
# Update the AIC by single term deletion
___(___(extended.model, . ~ . ___))