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Régression linéaire

Vous pouvez utiliser la fonction lm() pour effectuer une régression linéaire simple. Dans cet exercice, vous allez ajuster un modèle de age en fonction de, ou prédit par, shuckedWeight. Vous enregistrerez les résultats du modèle dans un objet, puis afficherez certains éléments de cet objet de sortie, comme les coefficients.

Vous exécuterez également un summary() de l’objet modèle et enregistrerez cette sortie dans un autre objet, qui contiendra des éléments liés à l’ajustement du modèle tels que r.squared et adj.r.squared. Le jeu de données abaloneKeep a été chargé pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>R pour les utilisateurs de SAS</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Utilisez lm() pour effectuer une régression linéaire simple de l’âge selon le poids décoquillé. Enregistrez la sortie sous lmshucked.
  • Affichez l’élément coefficients de lmshucked pour obtenir l’ordonnée à l’origine et la pente du modèle.
  • Exécutez un summary() pour lmshucked et enregistrez la sortie sous smrylmshucked.
  • À partir de l’objet de sortie du résumé smrylmshucked, affichez les éléments r.squared et adj.r.squared.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
___
___
Modifier et exécuter le code