Ocena ostatecznych modeli

R dla użytkowników SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Ćwiczenia końcowe

Podsumowanie kursu

Budowanie modeli regresji
- dla różnych predyktorów
- dla różnych grup
Wybór najlepszych modeli
- zapisywanie wyników modeli
- wyodrębnianie i prezentacja statystyk dopasowania

Zaprezentuj swoje umiejętności

Ocena i porównanie modeli
- z użyciem wizualizacji graficznych
Raportowanie najlepszych zależności
- między zmiennymi
- ogółem i według grup

Porównanie modeli

# 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)

Porównanie modeli

# 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

Modele według grup – mężczyźni i kobiety

# 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")

wykres diffht według wagi i płci

Regresja na podzbiorze

opcja where w SAS proc reg podobna do opcji podzbioru w funkcji lm w R

Dopasowanie modeli dla podzbiorów

# 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)

Dopasowanie modeli dla podzbiorów

# 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

Zakończmy, budując kilka modeli do przewidywania wieku małży!

R dla użytkowników SAS