Rではじめるデータサイエンス

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18

章 

modelr

を使ったモデルの基本

 

geom_point() +

geom_line(data = grid, color = "red") +

facet_wrap(~ model)

データの範囲外の外挿が明らかによくありません。これが、関数の多項式近似の欠点です。しかし、

これはあらゆるモデルの実際に大変な問題です。モデルでは、見たことのないデータの範囲外を外

挿し始めると、振る舞いが真であるかどうか絶対にわからなくなります。理論と科学とに頼らざるを

得ません。

1. 切片なしのモデルを使い

sim2

の分析を繰り返すとどうなるか。モデルの方程式に何が起こるか。

予測には何が起こるか。

2.

model_matrix()

を使って、私が

sim3

と

sim4

に適合させたモデルで生成した方程式を検討しな

さい。なぜ、* が交互作用の略記として優れているのか。

3. 基本原則に従い、次の2モデルのフォーミュラを関数に変換しなさい（ヒント：カテゴリ変数を

0-1 変数に変換することから始める）。

mod1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = sim3)

mod2 <- lm(y ~ x1 * x2, data = sim3)

4.

sim4

で

mod1

と

mod2

のどちらがよいか。私はパターン除去では

mod2

の方が若干よいと思うが、

かなり微妙だ。私の主張をサポートするようなプロットを書けるか。

18.5

 欠損値

欠損値は、変数間の関係について何の情報ももたらさないので、モデル関数は、欠損値を ...