Algoritme regresi linear
Untuk benar-benar memahami regresi linear, akan membantu jika Anda mengetahui cara kerja algoritmenya. Kode untuk lm() terdiri dari ratusan baris karena harus bekerja dengan formula dan himpunan data apa pun. Namun, dalam kasus regresi linear sederhana untuk satu himpunan data, Anda dapat mengimplementasikan algoritme regresi linear hanya dalam beberapa baris kode.
Alurnya adalah
- Tulis skrip untuk menghitung jumlah kuadrat (sum of squares).
- Ubah skrip tersebut menjadi sebuah fungsi.
- Gunakan fungsi optimisasi serbaguna R untuk menemukan koefisien yang meminimalkan nilai tersebut.
Nilai penjelas (kolom n_convenience dari taiwan_real_estate) tersedia sebagai x_actual.
Nilai respon (kolom price_twd_msq dari taiwan_real_estate) tersedia sebagai y_actual.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Regresi Tingkat Menengah di R
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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
___