Modèle linéaire généralisé exercice

Exercice 8 Vérifiez les diagrammes de diagnostic. S`il y a encore quelques problèmes, alors nous pourrions avoir besoin d`utiliser d`autres types de régression, comme régression binomiale négative. Nous en discuterons dans le prochain post d`exercice. Exercice 5 Vérifiez si des points de données influents sont à l`aide de mesures d`influence (distance Cooks) et créez le tracé. Si la valeur est inférieure à 1, alors il est OK pour aller. Exercice 2 exécutez le modèle GLM avec la distance comme variables explicatives. Exercice 2 exécutez un modèle GLM et exécutez l`analyse VIF pour vérifier l`inflation. Faites attention à la col-linéarité. Exercice 1 Chargez les données et vérifiez la structure de données à l`aide de la fonction scatterplotMatrix. Évaluez sa co-variation et son structuration de données. Exercice 3 s`il y a des problèmes avec la co-variation, essayez de centrer les variables prédictitrices. Exercice 10 produire une parcelle de base et les points de valeurs prédites.

Exercice 6 Vérifiez la distance des cuisiniers et le résumé du modèle. Exercice 10 Vérifiez le rapport de cotes pour estimer la probabilité de présence, étant donné que l`unité augmente dans le périmètre ou le rapport de surface. Exercice 5 Vérifiez à nouveau le résumé et définissez les options de base R. Voyez pourquoi nous faisons ceci sur l`exercice précédent de poteau connexe. Les GLMs peuvent être divisés en trois groupes: • régression de poisson – pour les données de comptage sans problèmes de dispersion. • Modèles binomiaux quasi-poisson ou négatifs – où les modèles sont trop dispersés. • Modèles de régression logistique – où les données de réponse sont binaires (ex. présentes ou absentes, masculines ou féminines, ou proportionnelles (ex.

pourcentages.)) Exercice 3 Ajoutez plus de co-variables au modèle et voyez ce qui se passe en vérifiant le résumé du modèle. Exercice 8 puisque nous avons beaucoup de variables, nous ferons la moyenne de modèle. La première étape consiste à définir des options dans la base R en ce qui concerne les valeurs manquantes. Ensuite, essayez d`évaluer quelles variables ont une influence significative sur la variable de réponse. Nous incluons ici des variables de latitude, d`élévation et d`habitat pour produire le meilleur modèle. Exercice 9 produire un tracé final, y compris le tracé de base, le modèle de tracé ajusté et 95% de bandes CI. Exercice 1 faire un peu de traçage, nous pouvons voir la variabilité de diminution des Kills avec la distance. Exercice 7 restructurer le modèle en jetant les termes les moins significatifs et répéter le modèle jusqu`à générer moins de termes significatifs. Exercice 7 Vérifiez le résumé du modèle.

Que pouvons-nous déduire? Exercice 4 Vérifiez la co-linéarité à l`aide de VIF. Définissez les options dans la base R concernant les valeurs manquantes. Exercice 11 estimer la valeur R2. Que peut-on déduire? Exercice 6 vérifier la dispersion excessive. Il doit être d`environ 1 pour passer à l`étape suivante. Exercice 6 vérifier la dispersion excessive (règle de base, la valeur doit être d`environ 1.) S`il est encore supérieur ou inférieur à 1, nous devons vérifier les diagrammes de diagnostic et relancer le GLM avec un autre modèle de structure. Exercice 8 tracer et prédire. Calculez les valeurs prédites en fonction du modèle ajusté. Exercice 4 utiliser le composant + parcelles résiduelles (crPlots) pour plus de contrôle sur la dispersion. Les ensembles de données sont utilisés sur la base de polis et coll.

(1998), qui est une caractéristique de l`île enregistrée dans le golfe de Californie. Alors que l`analyse est basée sur Quinn et Keough (2002), les présences/absences du modèle de données sont d`un prédateur araignée contre le rapport périmètre/superficie des îles.