Predicción y comparación de modelos en R

Usar un modelo ajustado y ponerlo a prueba contra uno más simple.

model <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)

new_cars <- data.frame(wt = c(2.5, 3.5), hp = c(110, 180))
point <- predict(model, newdata = new_cars)
with_interval <- predict(model, new_cars, interval = "confidence")

rmse <- sqrt(mean(resid(model)^2))
aic <- AIC(model)
reduced <- update(model, . ~ . - hp)
comparison <- anova(reduced, model)

Cómo funciona

1. predict con newdata puntúa filas nunca vistas.
2. interval = "confidence" agrega bandas de incertidumbre.
3. anova compara modelos anidados; AIC califica el ajuste.

El intento, en números

Líneas

10

Caracteres a escribir

339

Tokens

99

Ritmo de tres estrellas

100 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 100 tokens por minuto, este intento toma unos 59 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 4 de 4 en Correlación y regresión; paso 9 de 11 en Estadística.

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