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  5. R による線形回帰の推測

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演習

回帰出力:例 I

次のコードは、線形モデル出力の中で最も重要な要素を計算する2つの同等な方法を示しています。p値は、帰無仮説が正しいとしたときに、観測されたデータ(あるいはそれ以上に極端なデータ)が得られる確率であることを思い出してください。他の状況での推測と同様に、帰無仮説が正しいと仮定したときの統計量(ここでは傾き)の標本分布が必要です。帰無標本分布は後の章で生成しますが、ここでは帰無標本分布が正しいと仮定してください。さらに、傾きと切片の推定値の標準誤差は、それらの推定値のばらつきを表している点にも注目してください。

指示

100 XP
  • mosaicData パッケージを読み込み、RailTrail データをロードします。RailTrail には、MA州フローレンスのトレイル利用者数と各日の天気に関する情報が含まれます。
  • lm() 関数を使って、その日の hightemp に対するライダーの volume を回帰する線形モデルを実行します。lm() の出力をオブジェクト ride_lm に代入します。
  • 線形モデルの出力に対して summary() 関数を使い、推測的な分析(傾きの p値を含む)を確認します。
  • さらに、後で使いやすくするために、線形モデルの出力を tidy() で整形します。