Predicții cu glm()

Oamenii de știință specializați în date folosesc adesea modele pentru a anticipa situații viitoare. GLM-urile sunt un astfel de instrument și, în acest context, sunt uneori numite învățare supravegheată.

În acest exercițiu, vei estima numărul mediu zilnic de victime civile rănite în incendii pentru lunile de vară din America de Nord – iunie (6), iulie (7) și august (8) – folosind regresia Poisson pe care ai ajustat-o anterior și setul de date new_dat.

Amintește-ți că estimările pantei și interceptului regresiei Poisson sunt exprimate pe scara logaritmului natural și pot fi exponențiate pentru a fi mai ușor de interpretat. Poți face acest lucru specificând type = "response" în funcția predict.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Afișează new_dat pentru a vedea noul scenariu de predicție.
Folosește regresia Poisson ajustată, poisson_out, ca obiect și new_dat ca date noi în predict(). Asigură-te că exponențiezi rezultatul setând type = "response". Salvează rezultatele ca pred_out.
Afișează pred_out.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# print the new input months
print(___)

# use the model to predict with new data 
___ <- predict(object = ___, newdata = ___, type = "response")

# print the predictions
print(___)

Editează și rulează codul