Алгоритм лінійної регресії
Щоб по-справжньому зрозуміти лінійну регресію, корисно знати, як працює алгоритм. Код для lm() містить сотні рядків, адже він має працювати з будь-якою формулою і будь-яким набором даних. Однак у випадку простої лінійної регресії для одного набору даних ви можете реалізувати алгоритм лінійної регресії лише кількома рядками коду.
Послідовність дій така:
- Напишіть скрипт для обчислення суми квадратів.
- Перетворіть його на функцію.
- Використайте універсальну функцію оптимізації R, щоб знайти коефіцієнти, які мінімізують цю суму.
Пояснювальні значення (стовпець n_convenience у taiwan_real_estate) доступні як x_actual.
Відповідні значення (стовпець price_twd_msq у taiwan_real_estate) доступні як y_actual.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень Regression у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Set the intercept to 10
intercept <- ___
# Set the slope to 1
slope <- ___
# Calculate the predicted y values
y_pred <- ___
# Calculate the differences between actual and predicted
y_diff <- ___
# Calculate the sum of squares
___