เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การถดถอยเชิงเส้นของสหรัฐอเมริกา

การถดถอยเชิงเส้น (linear regression) คือโมเดลที่ช่วยให้เราวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว โดยการหาเส้นที่พอดีที่สุดกับข้อมูล ใน R เราจะใช้ฟังก์ชัน lm() สำหรับงานนี้

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฟิตการถดถอยเชิงเส้นเพื่อวิเคราะห์สัดส่วนการโหวต "yes" ของสหรัฐอเมริกาโดยเฉพาะ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูลใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • แสดงข้อมูล US_by_year ใน console
  • ใช้ข้อมูล US_by_year ของสหรัฐอเมริกา แล้วรัน lm() เพื่อสร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้นที่พยากรณ์ percent_yes จาก year จากนั้นบันทึกผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร US_fit
  • สรุปผลของ US_fit ด้วยฟังก์ชัน summary()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Percentage of yes votes from the US by year: US_by_year
US_by_year <- by_year_country %>%
  filter(country == "United States")

# Print the US_by_year data


# Perform a linear regression of percent_yes by year: US_fit


# Perform summary() on the US_fit object
แก้ไขและรันโค้ด