Porównywanie kolejności zmiennych

Kolejność zmiennych predykcyjnych może mieć istotne znaczenie – szczególnie gdy predyktory są ze sobą skorelowane. Zmiana kolejności skorelowanych zmiennych predykcyjnych może bowiem wpłynąć na oszacowania współczynników regresji. Problem ten nosi nazwę współliniowości (multicollinearity).

W tym ćwiczeniu zbudujesz dwie różne regresje wielokrotne na danych bus, aby porównać wpływ kolejności zmiennych wejściowych modelu. Najpierw zbadaj korelację między CommuteDays a MilesOneWay. Następnie zbuduj dwie regresje logistyczne na ramce danych bus, w których Bus jest przewidywany przez CommuteDays i MilesOneWay – w różnej kolejności.

Po zbudowaniu obu modeli przyjrzyj się wynikom summary() każdego z nich.