Začněte nyníZačněte zdarma

Fitting linear models

Pokud budeš ve své budoucí roli stavět prediktivní modely, tazatel tě možná vyzkouší z lineární regrese.

Lineární regresní modely jsou jednou ze základních metod předpovídání hodnot pro lineárně závislá data. Lineární regresní model předpokládá normalitu a homoskedasticitu reziduálů. Pokud při pohovoru budeš modelovat lineární regresi, ujisti se, že jsou tato předpoklady splněna.

Dataset cats už znáš a je dostupný ve tvém prostředí. Regresní přímku do grafu přidáš pomocí abline() aplikovaného na objekt lineárního modelu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Procvičování statistických otázek k pohovoru v R

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Draw the scatterplot
___(___ ~ ___, data = ___)

# Fit the linear model
model <- ___(___ ~ ___, data = ___)

# Add the regression line
___(model)
Upravit a spustit kód