Линейная регрессия
Для построения простой линейной регрессии используйте функцию lm(). В этом упражнении вы подберёте модель для переменной age как функции переменной shuckedWeight. Результаты модели нужно сохранить в виде объекта, а затем отобразить отдельные элементы этого объекта, например coefficients.
Также вы запустите функцию summary() для объекта модели и сохраните результат в отдельный объект, который будет содержать элементы, характеризующие качество подгонки модели: r.squared и adj.r.squared. Набор данных abaloneKeep уже загружен для вас.
Это упражнение является частью курса
R для пользователей SAS
Инструкции к упражнению
- Используйте
lm()для построения простой линейной регрессии возраста по весу вскрытой раковины. Сохраните результат в объектlmshucked. - Отобразите элемент
coefficientsиз объектаlmshucked, чтобы получить свободный член и коэффициент наклона модели. - Запустите
summary()для объектаlmshuckedи сохраните результат в объектsmrylmshucked. - Из объекта сводной информации
smrylmshuckedотобразите элементыr.squaredиadj.r.squared.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Run lm() of age by shuckedWeight, save output as lmshucked
lmshucked <- lm(___ ~ ___, data = ___)
# Display coefficients element from lmshucked
___
# Save summary() output of lmshucked as smrylmshucked
___
# Show r.squared and adj.r.squared elements of smrylmshucked
___
___