Zacznij terazZacznij za darmo

Zasada dewiantności

W podsumowaniu modelu nie było współczynnika R-kwadrat. Zamiast tego raportowane są dwa rodzaje dewiantności. Dewiantność zerowa służy jako punkt odniesienia i można ją oceniać w odniesieniu do dewiantności resztkowej modelu extended.model.

Model zerowy to model logistyczny bez żadnych dodatkowych predyktorów. Taki model zawierający tylko wyraz wolny można określić za pomocą relacji HOPPINESS ~ 1. Ponownie korzystasz z funkcji glm() i argumentu family = binomial. Wynik zapisz pod nazwą null.model. Poprawę dokładności prognozowania oceniasz, porównując redukcję dewiantności między extended.model a null.model za pomocą funkcji anova() i dodatkowego argumentu test = "Chisq".

To ćwiczenie jest częścią kursu

Budowanie modeli reakcji w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wyjaśnij zmienną HOPPINESS wyłącznie za pomocą wyrazu wolnego. Użyj funkcji glm() i argumentu family = binomial. Przypisz wynik do obiektu o nazwie null.model.
  • Porównaj extended.model z null.model, używając funkcji anova() i argumentu test = "Chisq".

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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

# Compare null.model and extended.model
___(extended.model, ___, test = ___)
Edytuj i uruchom kod