Rではじめるデータサイエンス

18.6

 他のモデルファミリー

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で実行した）

options(na.action = na.warn)

は、警告を発するようにします。

df <- tribble(

~x, ~y,

1, 2.2,

2, NA,

3, 3.5,

4, 8.3,

NA, 10

)

mod <- lm(y ~ x, data = df)

#>

警告メッセージ

:

#> Dropping 2 rows with missing values

警告を表示させないようにするには、

na.action = na.exclude

と設定します。

mod <- lm(y ~ x, data = df, na.action = na.exclude)

正確にいくつの観測が使われたかを常に

nobs()

で確認できます。

nobs(mod)

#> [1] 3

18.6

 他のモデルファミリー

本章では、

y = a_1 * x1 + a_2 * x2 + ... + a_n * xn

という形の関係を仮定する線形モデル

のクラスに焦点を絞りました。線形モデルでは、残差が正規分布であることも仮定しますが、これに

ついては述べませんでした。線形モデルはさまざまに興味深い方式で拡張されており、そのモデル

クラスの集合は巨大になっています。次のようなものが含まれます。

一般化線形モデル（例：

stats::glm()

）

線形モデルは応答が連続で誤差が正規分布だと仮定する。一般化線形モデルでは、非連続応

答（例：二項分布やカウント）を含める。尤度という統計概念に基づく距離測度を ...