Korelace a R-squared

Lineární korelace dvou proměnných \(x\) a \(y\) měří sílu lineárního vztahu mezi nimi. Pokud jsou \(x\) a \(y\):

předpovědi regresního modelu minimalizujícího součet čtverců chyb (jako lineární regrese) a
skutečné hodnoty trénovacích dat,

pak je čtverec korelace totožný s \(R^2\). V tomto cvičení si to ověříš.

K dispozici máš unemployment a unemployment_model.

Toto cvičení je součástí kurzu

Supervised Learning in R: Regression

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí cor() (dokumentace) vypočítej korelaci mezi předpověďmi a mírou nezaměstnanosti žen. Výsledek ulož do proměnné rho a vypiš ho. Nezapomeň použít Pearsonovu korelaci (výchozí nastavení).
Umocni rho na druhou, výsledek ulož do rho2 a vypiš ho.
Porovnej rho2 s \(R^2\) z modelu (pomocí glance()). Jsou stejné?

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# unemployment_model is available
summary(unemployment_model)

# Get the correlation between the prediction and true outcome: rho and print it
(rho <- ___)

# Square rho: rho2 and print it
(rho2 <- ___)

# Get R-squared from glance and print it
(rsq_glance <- ___(___)$___)

Upravit a spustit kód