Підгонка лінійної регресії з паралельними нахилами
У курсі Introduction to Regression in R ви навчилися підбирати моделі лінійної регресії з однією пояснювальною змінною. У багатьох випадках використання лише однієї пояснювальної змінної обмежує точність прогнозів. Тож, щоб упевнено володіти лінійною регресією, потрібно вміти додавати кілька пояснювальних змінних.
Випадок, коли є одна числова пояснювальна змінна та одна категоріальна, інколи називають лінійною регресією з «паралельними нахилами» через форму передбачень — докладніше про це в наступній вправі.
Тут ви знову попрацюєте з набором даних про нерухомість Тайваню. Згадайте значення кожної змінної.
| Змінна | Значення |
|---|---|
dist_to_mrt_station_m |
Відстань до найближчої станції метро MRT, у метрах. |
n_convenience |
Кількість магазинів біля дому в пішій досяжності. |
house_age_years |
Вік будинку, у роках, у 3 групах. |
price_twd_msq |
Ціна житла за одиницю площі, у нових тайванських доларах за м². |
taiwan_real_estate доступний.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень Regression у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit a linear regr'n of price_twd_msq vs. n_convenience
mdl_price_vs_conv <- ___
# See the result
mdl_price_vs_conv