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平行傾きの線形回帰を当てはめる

Introduction to Regression in R では、説明変数が1つの線形回帰モデルの当てはめ方を学びました。多くの場合、説明変数が1つだけだと予測精度に限界があります。つまり、線形回帰をきちんと使いこなすには、複数の説明変数を含められることが重要です。

数値の説明変数が1つと、カテゴリの説明変数が1つある場合、予測の形状から「平行傾き（parallel slopes）」の線形回帰と呼ばれることがあります。詳しくは次の演習で見ていきます。

ここでは、Taiwan real estate データセットを再び使います。各変数の意味を思い出してください。

Variable Meaning
dist_to_mrt_station_m 最寄りのMRT（地下鉄）駅までの距離（メートル）。
n_convenience 徒歩圏内のコンビニエンスストアの数。
house_age_years 住宅の築年数（年）。3つのグループに分類。
price_twd_msq 単位面積あたりの住宅価格（台湾ドル／平方メートル）。

taiwan_real_estate が利用できます。

Instrucțiuni 1 / 3

undefined XP
  • 1
    • taiwan_real_estate データセットを使って、住宅価格（TWD/平方メートル）を近隣のコンビニ数に対してモデル化してください。
  • 2
    • 住宅価格（TWD/平方メートル）を築年数（年）に対してモデル化してください。切片は含めないでください。
  • 3
    • 住宅価格（TWD/平方メートル）を、近隣のコンビニ数と築年数（年）の両方に対してモデル化してください。切片は含めないでください。