係数の推測
NYC のイタリアンレストランのデータセット（Simon Sheather の『A Modern Approach to Regression with R』で作成）restNYC を使って、モデルに複数の変数があるときに係数の有意性がどう変化するかを調べます。思い出してください。任意の係数に対応する p 値は、「その変数が応答と独立である」かつ「他のすべての変数がモデルに含まれている」ことを前提としたときに、観測データが得られる確率です。
次の情報は、作業スペースに読み込まれているデータセット restNYC に関するものです。
- 各行は、NYC のイタリアンレストランにおける1件の顧客アンケートを表します
- Price = 夕食の価格（チップとドリンク1杯を含む、US$）
- Service = サービスの評価（1〜30）
- Food = 料理の評価（1〜30）
- Decor = 内装の評価（1〜30）
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
演習の手順
PriceをServiceで回帰するtidyなlmを実行します。PriceをService、Food、Decorで回帰するtidyなlmを実行します。- 追加の変数をモデルに入れると、
Serviceの有意性はどう変化しましたか？
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Output the first model
# Output the second model