Začněte nyníZačněte zdarma

Lineární regrese

K provedení jednoduché lineární regrese slouží funkce lm(). V tomto cvičení sestavíš model pro age jako funkci proměnné shuckedWeight, tedy předpověď věku na základě hmotnosti. Výsledky modelu uložíš jako objekt a pak zobrazíš vybrané prvky tohoto výstupního objektu, například coefficients.

Spustíš také summary() objektu modelu a výstup uložíš do dalšího objektu, který bude obsahovat prvky související s kvalitou modelu, jako jsou r.squared a adj.r.squared. Dataset abaloneKeep je už načtený.

Toto cvičení je součástí kurzu

R pro uživatele SAS

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí lm() proveď jednoduchou lineární regresi věku v závislosti na hmotnosti po vyloupnutí. Výstup ulož jako lmshucked.
  • Z objektu lmshucked zobraz prvek coefficients, aby ses dostal/a k hodnotám intercept a slope.
  • Spusť summary() pro lmshucked a výstup ulož jako smrylmshucked.
  • Ze souhrnného objektu smrylmshucked zobraz prvky r.squared a adj.r.squared.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Run lm() of age by shuckedWeight, save output as lmshucked
lmshucked <- lm(___ ~ ___, data = ___)

# Display coefficients element from lmshucked
___

# Save summary() output of lmshucked as smrylmshucked
___

# Show r.squared and adj.r.squared elements of smrylmshucked
___
___
Upravit a spustit kód