Paralel eğimli doğrusal regresyonu uydurma
Introduction to Regression in R dersinde, tek bir açıklayıcı değişkenle doğrusal regresyon modelleri kurmayı öğrendin. Pek çok durumda yalnızca bir açıklayıcı değişken kullanmak, tahminlerin doğruluğunu sınırlar. Yani doğrusal regresyonu gerçekten ustaca kullanmak için modele birden fazla açıklayıcı değişken ekleyebilmelisin.
Bir adet sayısal açıklayıcı değişken ve bir adet kategorik açıklayıcı değişken olduğunda, tahminlerin şekli nedeniyle bu durum bazen "paralel eğimler" doğrusal regresyonu olarak adlandırılır—bunun hakkında bir sonraki egzersizde daha fazla bilgi var.
Burada Tayvan emlak veri kümesine geri döneceksin. Her değişkenin anlamını hatırla.
| Variable | Meaning |
|---|---|
dist_to_mrt_station_m |
En yakın MRT metro istasyonuna uzaklık (metre cinsinden). |
n_convenience |
Yürüme mesafesindeki bakkal/market sayısı. |
house_age_years |
Evin yaşı (yıl cinsinden), 3 grupta. |
price_twd_msq |
Birim alan başına ev fiyatı (Yeni Tayvan doları/metrekare). |
taiwan_real_estate hazır.
Bu egzersiz
R'de Orta Düzey Regresyon
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Fit a linear regr'n of price_twd_msq vs. n_convenience
mdl_price_vs_conv <- ___
# See the result
mdl_price_vs_conv