Hodnocení finálních modelů

R pro uživatele SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Závěrečná cvičení

Shrnutí kurzu

  • Spuštění regresních modelů

    • pro různé prediktory
    • pro různé skupiny
  • Výběr nejlepších modelů

    • uložení výsledků modelu
    • extrakce a zobrazení statistik shody

Ukažte své dovednosti

  • Hodnocení a porovnání modelů

    • pomocí grafických vizualizací
  • Reporting nejsilnějších asociací

    • mezi proměnnými
    • celkově a podle skupin
R pro uživatele SAS

Porovnání modelů

# Run lm() for diffht by bmi, save model
lmdiffhtbmi <- lm(diffht ~ bmi,
                  data = daviskeep)

# Run lm() for diffht by weight, save model
lmdiffhtwt <- lm(diffht ~ weight,
                 data = daviskeep)
# Run summary() for each model, save results
smrylmdiffhtbmi <- summary(lmdiffhtbmi)
smrylmdiffhtwt <- summary(lmdiffhtwt)
R pro uživatele SAS

Porovnání modelů

# Display r.squared for weight model
smrylmdiffhtwt$r.squared
# Display r.squared for bmi model
smrylmdiffhtbmi$r.squared
# Compare AICs for both models
AIC(lmdiffhtbmi, lmdiffhtwt)

[1] 0.003281645

[1] 0.00121824
            df      AIC
lmdiffhtbmi  3 788.0816
lmdiffhtwt   3 787.7052
R pro uživatele SAS

Modely podle skupin – muži vs. ženy

# Plot diffht by weight by sex
ggplot(daviskeep,
       aes(diffht, weight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  facet_wrap(vars(sex)) +
  ggtitle("Height differences
          predicted by weight,
          model fit by sex")

graf diffht podle hmotnosti podle pohlaví

R pro uživatele SAS

Regrese na podmnožině

možnost where v SAS proc reg podobná možnosti subset ve funkci lm v R

R pro uživatele SAS

možnost where v SAS proc reg podobná možnosti subset ve funkci lm v R

R pro uživatele SAS

Přizpůsobení modelů pro podmnožiny

# lm() of diffht by weight for females
lmdiffhtwtF <- lm(diffht ~ weight,
                  subset = (sex == "F"),
                  data = daviskeep)

# lm() of diffht by weight for males
lmdiffhtwtM <- lm(diffht ~ weight,
                  subset = (sex == "M"),
                  data = daviskeep)
# Run summary() for each model save results
smrylmdiffhtwtF <- summary(lmdiffhtwtF)
smrylmdiffhtwtM <- summary(lmdiffhtwtM)
R pro uživatele SAS

Přizpůsobení modelů pro podmnožiny

# r.squared for females only model
smrylmdiffhtwtF$r.squared
# r.squared for males only model
smrylmdiffhtwtM$r.squared

[1] 4.00807e-05

[1] 0.00804139
R pro uživatele SAS

Na závěr vytvoříme několik modelů pro predikci věku mořských plžů!

R pro uživatele SAS

Preparing Video For Download...