Modèle polynomial r

Pour AIC, plus petit est meilleur. Pour le R-carré ajusté, plus grand est meilleur. Une valeur de p non significative pour le test de la somme des carrés supplémentaire comparant le modèle a au modèle b indique que le modèle avec les termes supplémentaires ne réduit pas significativement la somme d`erreur des carrés sur le modèle réduit. Ce qui est à dire, une valeur de p non significative suggère que le modèle avec les termes supplémentaires n`est pas meilleur que le modèle réduit. Maintenant que nous avons les données en un seul endroit, nous pouvons mettre les données dans une parcelle, et de visualiser toutes les relations évidentes. Il s`agit d`une analyse graphique simple où vous pouvez observer les tendances et les modèles évidents, et de comprendre ce modèle à utiliser. La visualisation est un excellent moyen de se préparer à la construction réelle du modèle linéaire. Nous utiliserons la fonction de tracé de base simple et invoquons les noms des colonnes (paires ordonnées) à l`aide de l`opérateur $. Ce chapitre adaptera les modèles aux données curvilignes à l`aide de trois méthodes: 1) régression polynomiale; 2) régression B-spline avec splines polynomiales; et 3) régression non linéaire avec la fonction nls. Dans cet exemple, chacun de ces trois trouvera essentiellement la même courbe de meilleur ajustement avec des valeurs de p très similaires et des valeurs R-squared. Critères de sélection de modèle pour quatre modèles polynomiaux. Le modèle 2 a le plus bas AIC, suggérant qu`il est le meilleur modèle de cette liste pour ces données.

De même, le modèle 2 montre le plus grand R-squared ajusté. Enfin, le test SS supplémentaire montre que le modèle 2 est meilleur que le modèle 1, mais que le modèle 3 n`est pas meilleur que le modèle 2. Toutes ces preuves indiquent la sélection du modèle 2. Notez la syntaxe impliquée dans le montage d`un modèle linéaire avec deux prédicteurs ou plus. Nous incluons chaque prédicteur et mettons un signe plus entre eux. Il existe différentes solutions étendant le modèle de régression linéaire (chapitre @ref (régression linéaire)) pour capturer ces effets non linéaires, y compris: nous allons créer un modèle à l`aide d`une spline cubique (degré = 3): ce processus peut être automatisé un peu en utilisant mon compareLM et en passant plusieurs modèles à la fonction ANOVA. L`un des AIC, AICc ou BIC peut être minimisé pour sélectionner le meilleur modèle. Si vous n`avez pas de préférence, je pourrais recommander d`utiliser AICc. Régression polynomiale.