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Regresión lineal

Puedes usar la función lm() para realizar una regresión lineal simple. En este ejercicio, ajustarás un modelo para age como función de, o predicho por, shuckedWeight. Guardarás los resultados del modelo como un objeto y luego mostrarás elementos de este objeto de salida, como coefficients.

También ejecutarás un summary() del objeto del modelo y guardarás esa salida en otro objeto, que contendrá elementos relacionados con el ajuste del modelo, como r.squared y adj.r.squared. El conjunto de datos abaloneKeep ya está cargado para ti.

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa lm() para realizar una regresión lineal simple de age por shucked weight. Guarda la salida como lmshucked.
  • Muestra el elemento coefficients de lmshucked para obtener el intercepto y el coeficiente de pendiente del modelo.
  • Ejecuta un summary() para lmshucked y guarda la salida como smrylmshucked.
  • A partir del objeto de salida del resumen smrylmshucked, muestra los elementos r.squared y adj.r.squared.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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
___
___
Editar y ejecutar código