Inference o koeficientech
S využitím datové sady newyorských italských restaurací (sestavené Simonem Sheatherem v knize A Modern Approach to Regression with R), restNYC, prozkoumáš, jak přidání více proměnných do modelu ovlivní signifikanci koeficientů. Připomeň si, že p-hodnota přiřazená každému koeficientu je pravděpodobnost pozorovaných dat za předpokladu, že daná proměnná je nezávislá na odezvové proměnné, a zároveň za předpokladu, že všechny ostatní proměnné jsou v modelu zahrnuty.
Níže najdeš informace k datové sadě restNYC, která je načtena ve tvém pracovním prostředí:
- každý řádek reprezentuje jeden zákaznický průzkum z italských restaurací v New Yorku
- Price = cena večeře (v USD), včetně spropitného a jednoho nápoje
- Service = hodnocení obsluhy (od 1 do 30)
- Food = hodnocení jídla (od 1 do 30)
- Decor = hodnocení interiéru (od 1 do 30)
Toto cvičení je součástí kurzu
Inference for Linear Regression in R
Pokyny k cvičení
- Spusť
tidylma regredujPricenaService. - Spusť
tidylma regredujPricenaService,FoodaDecor. - Co se stalo se signifikancí proměnné
Servicepoté, co byly do modelu přidány další proměnné?
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Output the first model
# Output the second model