ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання різних параметрів у моделі

Ми імпутуємо дані не просто так — ми хочемо їх аналізувати!

У цьому прикладі нас цікавить прогнозування температури моря, тож ми побудуємо лінійну модель для передбачення температури моря.

Ми підженемо цю модель до кожного з наборів даних, які створили, а потім дослідимо коефіцієнти в даних.

Об'єкти з попереднього уроку (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind, ocean_imp_lm_all і bound_models) завантажено в робочий простір.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть підсумок моделі для кожного набору даних зі стовпцями для залишків, використавши residuals, predict і tidy.
  • Дослідіть коефіцієнти в моделі й розмістіть модель із найбільшим оціненим значенням для air_temp_c в об'єкті best_model

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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 <- "___"
Редагувати та запускати код