Evaluarea modelelor finale

R pentru utilizatorii de SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Exerciții finale

Recapitularea cursului

Rulați modele de regresie
- pentru diferiți predictori
- pentru diferite grupuri
Alegeți cele mai bune modele
- salvați rezultatele modelelor
- extrageți și afișați statistici de ajustare

Demonstrați-vă abilitățile

Evaluați și comparați modele
- folosind vizualizări grafice
Raportați cele mai bune asocieri
- între variabile
- general și pe grupuri

Compararea modelelor

# 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)

Compararea modelelor

# 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 pe grupuri - bărbați vs. femei

# 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")

grafic diffht în funcție de greutate pe sexe

Regresie pe subset

opțiunea where din sas proc reg similară cu opțiunea subset din funcția lm din R

Ajustarea modelelor pe subseturi

# 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)

Ajustarea modelelor pe subseturi

# 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

Să încheiem prin dezvoltarea câtorva modele pentru predicția vârstei abaloanelor!

R pentru utilizatorii de SAS