Тлумачення трансформованих коефіцієнтів

Трансформація змінних — потужний інструмент під час запуску лінійних регресій. Однак у моделі з трансформованими змінними оцінки параметрів слід тлумачити дуже обережно.

Розгляньмо дані, зібрані Ендрю Бреєм у Reed College про характеристики будинків у Лос-Анджелесі за 2010 рік. Нижче наведено модель, і ваше завдання — правильно витлумачити коефіцієнт при log(sqft).

Зауваження: уникайте причинно-наслідкових тлумачень. Додаткові квадратні фути не обов'язково спричиняють зростання ціни конкретного будинку. Тлумачення коефіцієнта описує оцінку середньої ціни будинків за певної площі.

Перш ніж відповідати на запитання, запустіть лінійну модель:

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

Можливі відповіді

Кожен додатковий квадратний фут площі дає оцінку середньої ціни, що на $1,44 більшa.

Кожен додатковий квадратний фут площі дає оцінку середньої ціни, що на $1 442 більшa.

Кожен додатковий квадратний фут площі дає оцінку середньої ціни, що на 1,44% вища.

Кожні додаткові 1% площі дають оцінку середньої ціни, що на $1,44 більшa.

Кожні додаткові 1% площі дають оцінку середньої ціни, що на 1,44% вища.

Вправа

Тлумачення трансформованих коефіцієнтів

Інструкції

Можливі відповіді

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Вправа

Інструкції

Можливі відповіді

Вправа