Fórmulas Fórmula

Dominar la expresión de fórmulas permite ahorrar tiempo: de hecho, en lugar de realizar múltiples transformaciones antes de aplicar sus modelos, las transformaciones se realizan sobre la marcha cuando se inyectan en el modelo. Esto ahorra memoria, tiempo y aporta comodidad. Inspírese en estos 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 variables: y~ x1*x2*x3 Variable:interacciones

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

  • Buscar los términos cuadráticos (cuadrados) para x1 y x2; observe el uso de I(): y~x1+I(x1^2)+x2+I(x2^2) Términos cuadráticos

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

  • GLM: log(y) ~ x1 + x2

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

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

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

Advertencia: la función I() le permite imponer la forma real de la fórmula evitando la sintaxis de las fórmulas, por ejemplo, para expresar una potencia real de 2 (y no una interacción) en una fórmula y un fitting en 1/x1: I()

y~ I(1/x1) + x1 + I(x1^2)

Es posible crear objetos formula; resulta...

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