Дослідження моделі

Розгляньмо модель unemployment_model, яку ви щойно створили. Існує кілька способів дослідити модель; кожен дає інший набір відомостей. Ми використаємо summary() (docs), broom::glance() (docs) та sigr::wrapFTest() (docs).

Пакети broom і sigr вже завантажені, а unemployment_model доступна для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Кероване навчання в R: регресія

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Знову виведіть unemployment_model. Яку інформацію вона показує?
Викличте summary() для unemployment_model. Окрім значень коефіцієнтів, ви отримаєте стандартні похибки оцінок коефіцієнтів і деякі метрики якості апроксимації, як-от R-squared.
Викличте glance() для моделі, щоб побачити метрики продуктивності в акуратному датафреймі. Чи зможете ви зіставити інформацію з summary() зі стовпцями glance()?
Тепер викличте wrapFTest() для моделі, щоб знову побачити R-squared.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Print unemployment_model
___

# Call summary() on unemployment_model to get more details
___

# Call glance() on unemployment_model to see the details in a tidier form
___

# Call wrapFTest() on unemployment_model to see the most relevant details
___

Редагувати та запускати код