Çok ölçekli etkileşimlerle kirlilik modelleri
meuse veri kümesi, aynı ölçekte olan bazı yordayıcı değişkenler (x, y) ve farklı ölçeklerde olan bazıları (elev, dist, om) içerir. Önceki bir egzersizde, konum ve yükseltiye bağlı olarak kadmiyum kirliliğini tahmin ettiğin bir model kurmuştun:
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
Bu egzersizde, ölçekleri farklı olsa da birden çok değişkenin etkileşmesine izin veren bir tensor smooth olan te() ile bir model kuracaksın.
Bu egzersiz
R ile Genelleştirilmiş Katkılı Modeller (GAM'ler) ile Doğrusal Olmayan Modelle
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Bunu,
x,yveelevdeğişkenlerinin her birinin kendi ölçeğinde değiştiği ve tek birte()terimi içinde birlikte etkileştiği bir modele dönüştür. - Sonra modeli özetle ve
plot()ile görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___