लिनीयर रिग्रेशन
आप lm() फंक्शन का उपयोग करके simple linear regression चला सकते हैं। इस अभ्यास में, आप age के लिए ऐसा मॉडल फिट करेंगे जो shuckedWeight के द्वारा explain/predict होता है। आप मॉडल के परिणामों को एक ऑब्जेक्ट के रूप में सेव करेंगे और फिर इस आउटपुट ऑब्जेक्ट से coefficients जैसे एलिमेंट्स दिखाएँगे।
आप मॉडल ऑब्जेक्ट का summary() भी चलाएँगे और उस आउटपुट को एक अन्य ऑब्जेक्ट में सेव करेंगे, जिसमें मॉडल फिट से जुड़े एलिमेंट्स होंगे, जैसे r.squared और adj.r.squared। abaloneKeep डेटासेट आपके लिए लोड कर दिया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
SAS उपयोगकर्ताओं के लिए R
अभ्यास निर्देश
lm()का उपयोग करके shucked weight के अनुसार age की simple linear regression चलाएँ। आउटपुट कोlmshuckedके रूप में सेव करें।- इंटरसेप्ट और स्लोप वाले मॉडल कोएफिशिएंट्स पाने के लिए
lmshuckedसेcoefficientsएलिमेंट दिखाएँ। lmshuckedके लिएsummary()चलाएँ और आउटपुट कोsmrylmshuckedके रूप में सेव करें।- summary आउटपुट ऑब्जेक्ट
smrylmshuckedसेr.squaredऔरadj.r.squaredएलिमेंट्स दिखाएँ।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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
___
___