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Lineare Regression

Mit der Funktion lm() kannst du eine einfache lineare Regression durchführen. In dieser Übung passt du ein Modell für age als Funktion von bzw. vorhergesagt durch shuckedWeight an. Du speicherst die Modellergebnisse als Objekt und gibst anschließend Elemente aus diesem Ausgabeobjekt wie die coefficients aus.

Außerdem führst du eine summary() des Modellobjekts aus und speicherst diese Ausgabe in einem weiteren Objekt, das Elemente zur Modellgüte wie r.squared und adj.r.squared enthält. Der Datensatz abaloneKeep wurde für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>R für SAS-Anwender:innen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende lm(), um eine einfache lineare Regression von age nach shucked weight durchzuführen. Speichere die Ausgabe als lmshucked.
  • Zeige das Element coefficients aus lmshucked an, um Achsenabschnitt (Intercept) und Steigungskoeffizient zu erhalten.
  • Führe summary() für lmshucked aus und speichere die Ausgabe als smrylmshucked.
  • Gib aus dem Summary-Ausgabeobjekt smrylmshucked die Elemente r.squared und adj.r.squared aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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
___
___
Code bearbeiten und ausführen