Інференція для коефіцієнтів
Використовуючи набір даних про італійські ресторани Нью-Йорка (зібраний Саймоном Шітером у книжці A Modern Approach to Regression with R), restNYC, ви дослідите, як змінюється значущість коефіцієнтів, коли в моделі є кілька змінних. Нагадаємо: p-значення, пов'язане з будь-яким коефіцієнтом, — це ймовірність спостережених даних за умови, що відповідна змінна є незалежною від відгуку І за умови, що всі інші змінні включені в модель.
Наведена нижче інформація стосується набору даних restNYC, який завантажено у ваш робочий простір:
- кожен рядок відповідає одному опитуванню відвідувачів італійських ресторанів у Нью-Йорку
- Price = ціна (у доларах США) вечері (включно з чайовими та одним напоєм)
- Service = оцінка обслуговування (від 1 до 30)
- Food = оцінка їжі (від 1 до 30)
- Decor = оцінка інтер'єру (від 1 до 30)
Ця вправа є частиною курсу
Статистичні висновки для лінійної регресії в R
Інструкції до вправи
- Запустіть
tidylm, що регресуєPriceнаService. - Запустіть
tidylm, що регресуєPriceнаService,FoodтаDecor. - Що сталося зі значущістю
Service, коли до моделі додали додаткові змінні?
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Output the first model
# Output the second model