Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Nguyên lý deviance

Không có R-squared trong phần tóm tắt mô hình. Thay vào đó, có hai loại deviance được báo cáo. Null deviance đóng vai trò làm mốc cơ bản và có thể được đánh giá tương quan với residual deviance của extended.model.

Null model là một mô hình logistic không có bất kỳ biến dự báo bổ sung nào. Bạn có thể chỉ định một mô hình chỉ có hệ số chặn như vậy bằng quan hệ HOPPINESS ~ 1. Vẫn sử dụng hàm glm() với đối số họ phân phối family = binomial. Kết quả được đặt tên là null.model. Bạn đánh giá mức cải thiện độ chính xác dự báo bằng cách so sánh mức giảm deviance từ extended.model so với null.model bằng hàm anova() với đối số bổ sung test = "Chisq".

Bài tập này là một phần của khóa học

Xây dựng mô hình phản hồi trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Giải thích HOPPINESS chỉ bằng hệ số chặn. Dùng hàm glm() với đối số family = binomial. Gán kết quả cho đối tượng tên null.model.
  • So sánh extended.model với null.model bằng hàm anova() và đối số test = "Chisq".

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Explain HOPPINESS by the intercept only
___ <- ___(___, family = ___, data = choice.data)

# Compare null.model and extended.model
___(extended.model, ___, test = ___)
Chỉnh sửa và Chạy Mã