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Fórmulas Fórmulas

Dominar la expresión de las fórmulas ofrece perspectivas que permiten ahorrar tiempo: en efecto, en lugar de realizar múltiples transformaciones antes de aplicar sus modelos, las transformaciones se realizan al vuelo en el momento de la inyección en el modelo. Esto permite ganar en memoria, en tiempo y en comodidad. Inspírese con los siguientes ejemplos.

  • Regresión normal con dos variables, con valor en el origen (b): y~ x1 + x2 Valor en el origen

  • Regresión sin valor en el origen (b=0): y~ x1-1

  • Regresión con todas las Interacciones posibles entre tres variablesinteracciones posibles entre tres variables: y~ x1*x2*x3

  • Ídem, pero sin las interacciones de tres variables: y~ x1*x2*x3 - x1:x2:x3

  • Busca los Términos cuadráticostérminos cuadráticos (cuadrados) para x1 y x2; observe el uso de I(): y~x1+I(x1ˆ2)+x2+I(x2ˆ2)

  • Polinomial de grado 3 para x1 y lineal para x2: y~poly(x1,3)+x2

  • GLM: log(y) ~ x1 + x2

  • GAM simple con smoothssmooths: y~s(x1)+s(x2)+s(x3)

  • GAM simple con smooths covariantessmooths covariantes: y~s(x1)+s(x2,x3)

Trate de utilizar plot.gam() para visualizar sus funciones de smoothing y vis.gam() para representarlas en 3D (que no muestran una visión en 3D con la variable respuesta, sino una visión en 3D con el predictor).

Preste atención: la función I() permite imponer la forma real de la fórmula liberándose de la sintaxis de las fórmulas, por ejemplo para expresar una verdadera potencia ...