Visualisera osäkerhet i bilprestanda
Konfidensintervall är ett viktigt visuellt mått på hur väl en modell passar data. Här får du öva på att ändra utseendet på konfidensintervall och transformera skalan för diagram över partiella effekter.
Den här övningen är en del av kursen
Icke-linjär modellering med Generalized Additive Models (GAMs) i R
Övningsinstruktioner
- Rita ut modellen (
mod) som användermpg-data, och visa endast den partiella effekten avweight. Gör konfidensintervallet skuggat och"hotpink"i färg. - Gör ytterligare ett diagram över den partiella effekten av
weight, den här gången med skalan förskjuten med interceptets värde via argumentetshift, och med interceptets osäkerhet inkluderad via argumentetseWithMean.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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, ___)