Порівняння результатів логістичної регресії

Під час побудови моделей важливо мати більше спостережень, ніж параметрів, які оцінює модель. Ці додаткові величини називають степенями вільності.

Модель із надто малою кількістю спостережень може бути перенавченою або навіть такою, що неможливо підігнати (інколи кажуть вироджена). Крім того, перегляд степенів вільності допомагає ще раз перевірити ваші дані та код. Наприклад, невідповідність між степенями вільності та кількістю спостережень, яку ви очікуєте, може свідчити, що дані потрібно краще очистити, у коді є похибка або допущено помилку моделювання.

Широкий і довгий формати вхідних даних для glm() дають різні степені вільності, оскільки різна кількість рядків у даних змушує модель „думати", що відрізняється і кількість спостережень.

У попередніх вправах ви підігнали логістичну регресію трьома різними способами подання даних. Вони вже завантажені як lr_1, lr_2 та lr_3. Перегляньте зведення (summary) цих трьох моделей.

Як відрізняються степені вільності між моделями?