ÎncepețiÎncepe gratuit

Evaluarea diferiților parametri din model

Imputăm datele cu un scop precis – vrem să le analizăm!

În acest exemplu, ne interesează să prezicem temperatura mării, deci vom construi un model liniar pentru această predicție.

Vom aplica modelul pe fiecare dintre seturile de date create anterior, după care vom explora coeficienții rezultați.

Obiectele din lecția anterioară (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind, ocean_imp_lm_all și bound_models) sunt deja încărcate în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează rezumatul modelului pentru fiecare set de date, cu coloane pentru reziduuri folosind residuals, predict și tidy.
  • Explorează coeficienții din model și plasează modelul cu cea mai mare estimare pentru air_temp_c în obiectul best_model.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the model summary for each dataset
model_summary <- bound_models %>% 
  group_by(imp_model) %>%
  nest() %>%
  mutate(mod = map(data, ~lm(sea_temp_c ~ air_temp_c + humidity + year, data = .)),
         res = map(mod, ___),
         pred = map(mod, ___),
         tidy = map(mod, ___))

# Explore the coefficients in the model
model_summary %>% 
	select(___,___) %>% 
	unnest()
best_model <- "___"
Editează și rulează codul