1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R
Connected

Bài tập

Kết quả hồi quy: ví dụ I

Đoạn mã sau đưa ra hai cách tương đương để tính các phần quan trọng nhất của đầu ra mô hình tuyến tính. Hãy nhớ rằng p-value là xác suất quan sát được dữ liệu (hoặc cực đoan hơn) với giả thuyết không đúng. Tương tự như suy luận thống kê trong bối cảnh khác, bạn sẽ cần phân phối lấy mẫu của thống kê (ở đây là hệ số dốc) giả sử giả thuyết không đúng. Bạn sẽ tạo phân phối lấy mẫu dưới giả thuyết không ở các chương sau, nhưng hiện tại, giả định rằng phân phối đó là đúng. Ngoài ra, lưu ý rằng sai số chuẩn của ước lượng hệ số dốc và hệ số chặn mô tả mức độ biến thiên của các ước lượng đó.

Hướng dẫn

100 XP
  • Nạp gói mosaicData và nạp dữ liệu RailTrail. Dữ liệu RailTrail chứa thông tin về số người dùng một tuyến đường ở Florence, MA và thời tiết theo từng ngày.
  • Dùng hàm lm() để chạy mô hình tuyến tính hồi quy volume (số lượt người đi) theo hightemp của ngày. Gán đầu ra của hàm lm() vào đối tượng ride_lm.
  • Dùng hàm summary() trên đầu ra mô hình tuyến tính để xem phân tích suy luận (bao gồm p-value cho hệ số dốc).
  • Thêm nữa, dùng tidy() cho đầu ra mô hình tuyến tính để dễ sử dụng về sau.