Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Mô hình hóa một tương tác

Trong bài tập này, bạn sẽ dùng các tương tác để mô hình hóa ảnh hưởng của giới tính và hoạt tính dạ dày lên quá trình chuyển hóa rượu.

Data frame alcohol đã được nạp sẵn, với các cột:

  • Metabol: tốc độ chuyển hóa rượu
  • Gastric: tốc độ hoạt động của enzyme alcohol dehydrogenase ở dạ dày
  • Sex: giới tính của người uống (Male hoặc Female)

Trong video, chúng ta đã khớp ba mô hình cho dữ liệu alcohol:

  • một mô hình chỉ có các hạng tử cộng (hiệu ứng chính): Metabol ~ Gastric + Sex
  • hai mô hình, mỗi mô hình có các tương tác giữa hoạt tính dạ dày và giới tính

Bạn đã thấy một trong các mô hình có hạng tử tương tác có R-squared tốt hơn mô hình cộng, gợi ý rằng dùng hạng tử tương tác cho độ khớp tốt hơn. Trong bài này, bạn sẽ so sánh R-squared của một mô hình có tương tác với mô hình chỉ có hiệu ứng chính.

Nhớ rằng toán tử : biểu thị tương tác giữa hai biến. Toán tử * biểu thị tương tác giữa hai biến cộng với các hiệu ứng chính.

x*y = x + y + x:y

Bài tập này là một phần của khóa học

Học có giám sát với R: Hồi quy

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Viết một công thức biểu diễn Metabol như một hàm của GastricSex mà không có tương tác.
    • Gán công thức cho biến fmla_add và in ra.
  • Viết một công thức biểu diễn Metabol như một hàm của tương tác giữa GastricSex.
    • Thêm Gastric như một hiệu ứng chính, nhưng không thêm Sex.
    • Gán công thức cho biến fmla_interaction và in ra.
  • Khớp một mô hình tuyến tính chỉ với các hiệu ứng chính: model_add cho dữ liệu.
  • Khớp một mô hình tuyến tính có tương tác: model_interaction cho dữ liệu.
  • Gọi summary() cho cả hai mô hình. Mô hình nào có R-squared tốt hơn?

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# alcohol is available
summary(alcohol)

# Create the formula with main effects only
(fmla_add <- ___ )

# Create the formula with interactions
(fmla_interaction <- ___ )

# Fit the main effects only model
model_add <- ___

# Fit the interaction model
model_interaction <- ___

# Call summary on both models and compare
___
___
Chỉnh sửa và Chạy Mã