Algoritmo de regressão linear
Para que você realmente entenda a regressão linear, é útil saber como o algoritmo funciona. O código do site lm() tem centenas de linhas porque precisa funcionar com qualquer fórmula e qualquer conjunto de dados. Entretanto, no caso de regressão linear simples para um único conjunto de dados, você pode implementar um algoritmo de regressão linear em apenas algumas linhas de código.
O fluxo de trabalho é
- Escreva um script para calcular a soma dos quadrados.
- Transforme isso em uma função.
- Use a função de otimização de uso geral do R para encontrar os coeficientes que minimizam isso.
Os valores explicativos (a coluna n_convenience de taiwan_real_estate) estão disponíveis em x_actual.
Os valores de resposta (a coluna price_twd_msq de taiwan_real_estate) estão disponíveis em y_actual.
Este exercício faz parte do curso
Regressão intermediária no R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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
___