การตีความสัมประสิทธิ์ที่ผ่านการแปลงค่า

การแปลงตัวแปรเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้น อย่างไรก็ตาม ค่าประมาณพารามิเตอร์ในโมเดลที่มีการแปลงตัวแปรต้องได้รับการตีความอย่างรอบคอบ

พิจารณาข้อมูลที่ Andrew Bray เก็บรวบรวมที่ Reed College เกี่ยวกับคุณลักษณะของบ้านในแอลเอปี 2010 โมเดลแสดงอยู่ด้านล่าง และโจทย์คือการตีความสัมประสิทธิ์ของ log(sqft) ให้ถูกต้อง

หมายเหตุ: ต้องระมัดระวังไม่ตีความในเชิงเหตุและผล การเพิ่มขึ้นของพื้นที่ไม่ได้เป็นสาเหตุโดยตรงที่ทำให้ราคาบ้านสูงขึ้น การตีความสัมประสิทธิ์ใช้อธิบายค่าประมาณราคาเฉลี่ยของบ้านที่มีพื้นที่ขนาดหนึ่ง ๆ

ต้องรันโมเดลการถดถอยเชิงเส้นก่อนตอบคำถาม:

lm(log(price) ~ log(sqft), data = LAhomes) %>% tidy()