ПочатиПочніть безкоштовно

Лінійна регресія

Ви можете використовувати функцію lm() для простої лінійної регресії. У цій вправі ви побудуєте модель для age як функції, що передбачає shuckedWeight. Ви збережете результати моделі як об'єкт, а потім відобразите окремі елементи цього вихідного об'єкта, зокрема coefficients.

Ви також запустите summary() для об'єкта моделі й збережете цей вивід в іншому об'єкті, який міститиме елементи, пов'язані з якістю підгонки моделі, як-от r.squared і adj.r.squared. Набір даних abaloneKeep уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

R для користувачів SAS

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте lm() для виконання простої лінійної регресії віку за очищеною вагою. Збережіть вивід як lmshucked.
  • Відобразьте елемент coefficients з lmshucked, щоб отримати коефіцієнти моделі: вільний член і кутовий коефіцієнт.
  • Запустіть summary() для lmshucked і збережіть вивід як smrylmshucked.
  • Із підсумкового об'єкта smrylmshucked відобразьте елементи r.squared і adj.r.squared.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Run lm() of age by shuckedWeight, save output as lmshucked
lmshucked <- lm(___ ~ ___, data = ___)

# Display coefficients element from lmshucked
___

# Save summary() output of lmshucked as smrylmshucked
___

# Show r.squared and adj.r.squared elements of smrylmshucked
___
___
Редагувати та запускати код