ПочатиПочніть безкоштовно

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

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Запустіть tidy lm, що регресує Price на Service.
  • Запустіть tidy lm, що регресує Price на Service, Food та Decor.
  • 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
Редагувати та запускати код