Algoritmul regresiei liniare
Pentru a înțelege cu adevărat regresia liniară, este util să știi cum funcționează algoritmul. Codul funcției lm() are sute de linii, deoarece trebuie să funcționeze cu orice formulă și orice set de date. Totuși, în cazul regresiei liniare simple aplicată unui singur set de date, poți implementa algoritmul în doar câteva linii de cod.
Fluxul de lucru este:
- Scrie un script care să calculeze suma pătratelor.
- Transformă-l într-o funcție.
- Folosește funcția de optimizare generală din R pentru a găsi coeficienții care minimizează această sumă.
Valorile explicative (coloana n_convenience din taiwan_real_estate) sunt disponibile ca x_actual.
Valorile răspuns (coloana price_twd_msq din taiwan_real_estate) sunt disponibile ca y_actual.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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
___