Mô hình ô nhiễm với tương tác đa tỷ lệ
Bộ dữ liệu meuse có một số biến dự báo nằm trên cùng một thang đo (x, y), và một số biến trên các thang đo khác (elev, dist, om). Ở một bài trước, bạn đã khớp một mô hình dự đoán ô nhiễm cadmium theo vị trí và độ cao:
mod <- gam(cadmium ~ s(x, y) + s(elev),
data = meuse, method = "REML")
Trong bài này, bạn sẽ xây dựng một mô hình cho phép nhiều biến tương tác bất chấp khác biệt về thang đo bằng cách dùng tensor smooth, te().
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa phi tuyến với Generalized Additive Models (GAMs) trong R
Hướng dẫn bài tập
- Chuyển thành mô hình trong đó
x,y, vàelevcùng tương tác trong một hạngte()duy nhất, biến thiên trên thang đo riêng của từng biến. - Sau đó tóm tắt mô hình và trực quan hóa bằng
plot().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit the model
tensor_mod <- ___
# Summarize and plot
___
___