1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кероване навчання в R: регресія
Connected

Вправа

Моделювання взаємодії

У цій вправі ви використаєте взаємодії, щоб змоделювати вплив статі та шлункової активності на метаболізм алкоголю.

Датафрейм alcohol уже завантажено. Він містить стовпці:

  • Metabol: швидкість метаболізму алкоголю
  • Gastric: швидкість активності шлункової алкогольдегідрогенази
  • Sex: стать того, хто вживає алкоголь (Male або Female)

У відео ми підігнали три моделі до даних alcohol:

  • одну лише з додатковими (основними) ефектами: Metabol ~ Gastric + Sex
  • дві моделі з взаємодіями між шлунковою активністю та статтю

Ви бачили, що одна з моделей із термінами взаємодії мала кращий R-squared, ніж адитивна модель. Це свідчить, що додавання взаємодій дає кращу відповідність. У цій вправі ви порівняєте R-squared однієї з моделей із взаємодією з моделлю лише з головними ефектами.

Нагадаємо: оператор : позначає взаємодію між двома змінними. Оператор * позначає взаємодію між двома змінними плюс головні ефекти.

x*y = x + y + x:y

Інструкції

100 XP
  • Напишіть формулу, яка виражає Metabol як функцію від Gastric та Sex без взаємодій.
    • Присвойте формулу змінній fmla_add і виведіть її.
  • Напишіть формулу, яка виражає Metabol як функцію взаємодії між Gastric і Sex.
    • Додайте Gastric як головний ефект, але не Sex.
    • Присвойте формулу змінній fmla_interaction і виведіть її.
  • Навчіть лінійну модель лише з головними ефектами: model_add на цих даних.
  • Навчіть лінійну модель з взаємодією: model_interaction на цих даних.
  • Викличте summary() для обох моделей. У якої R-squared кращий?