Вычисление частотистского R-squared
Давайте потренируемся вычислять R-squared. Начнём с частотистского подхода: это позволит проверить правильность формул, сравнив результат ручных вычислений со значением из сводки частотистской модели. Объекты lm_model и lm_summary уже загружены в вашем окружении.
Это упражнение является частью курса
Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm
Инструкции к упражнению
- Выведите значение R-squared из объекта
lm_summary - Вычислите дисперсию остатков модели
lm_model - Вычислите дисперсию предсказанных значений модели
lm_model - Вычислите значение R-squared
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print the R-squared from the linear model
lm_summary$___
# Calulate sums of squares
ss_res <- ___(___(lm_model))
ss_fit <- ___(___(lm_model))
# Calculate the R-squared
1 - (___ / (___ + ___))