Algoritmo de regresión lineal
Para comprender realmente la regresión lineal, es útil saber cómo funciona el algoritmo. El código de lm() tiene cientos de líneas porque tiene que funcionar con cualquier fórmula y cualquier conjunto de datos. Sin embargo, en el caso de una simple regresión lineal para un único conjunto de datos, puedes implementar un algoritmo de regresión lineal en unas pocas líneas de código.
El flujo de trabajo es
- Escribe un script para calcular la suma de cuadrados.
- Conviértelo en una función.
- Utiliza la función de optimización de propósito general de R para encontrar los coeficientes que lo minimicen.
Los valores explicativos (la columna n_convenience de taiwan_real_estate) están disponibles como x_actual.
Los valores de respuesta (la columna price_twd_msq de taiwan_real_estate) están disponibles como y_actual.
Este ejercicio forma parte del curso
Regresión intermedia en R
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Set the intercept to 10
intercept <- ___
# Set the slope to 1
slope <- ___
# Calculate the predicted y values
y_pred <- ___
# Calculate the differences between actual and predicted
y_diff <- ___
# Calculate the sum of squares
___