Визуализация неопределённости в данных об автомобилях

Доверительные интервалы — важный визуальный индикатор качества модели. В этом упражнении вы попрактикуетесь в изменении внешнего вида доверительных интервалов и преобразовании шкалы графиков частичных эффектов.

Это упражнение является частью курса

Нелинейное моделирование с помощью обобщённых аддитивных моделей (GAM) в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Постройте график модели (mod) на основе данных mpg, отобразив только частичный эффект переменной weight. Сделайте доверительный интервал закрашенным и задайте ему цвет "hotpink".
Постройте ещё один график частичного эффекта переменной weight, на этот раз сдвинув шкалу на значение свободного члена с помощью аргумента shift и включив неопределённость свободного члена модели с помощью аргумента seWithMean.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

library(mgcv)
# Fit the model
mod <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + s(rpm) + s(price) + comp.ratio, 
           data = mpg, method = "REML")

# Plot the weight effect with colored shading
plot(mod, select = 1, ___)

# Make another plot adding the intercept value and uncertainty
plot(mod, select = 1, ___)

Редактировать и запускать код