Interpretace transformovaných koeficientů

Transformace proměnných je mocný nástroj při práci s lineární regresí. Koeficienty modelu s transformovanými proměnnými je ale potřeba interpretovat obezřetně.

Uvažujme data, která shromáždil Andrew Bray na Reed College o vlastnostech domů v Los Angeles v roce 2010. Model je uvedený níže a tvým úkolem je správně interpretovat koeficient u log(sqft).

Poznámka: je důležité vyhnout se kauzálním interpretacím. Větší podlahová plocha nutně nezpůsobuje vyšší cenu konkrétního domu. Koeficient popisuje odhad průměrné ceny domů při dané podlahové ploše.

Před zodpovězením otázky spusť lineární model:

lm(log(price) ~ log(sqft), data = LAhomes) %>% tidy()

Možné odpovědi

Každý dodatečný čtvereční stopa velikosti domu přináší odhad průměrné ceny o 1,44 $ vyšší.

Každý dodatečný čtvereční stopa velikosti domu přináší odhad průměrné ceny o 1 442 $ vyšší.

Každý dodatečný čtvereční stopa velikosti domu přináší odhad průměrné ceny o 1,44 % vyšší.

Každé dodatečné 1 % podlahové plochy přináší odhad průměrné ceny o 1,44 $ vyšší.

Každé dodatečné 1 % podlahové plochy přináší odhad průměrné ceny o 1,44 % vyšší.

cvičení

Interpretace transformovaných koeficientů

Pokyny

Možné odpovědi

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny

Možné odpovědi

cvičení