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拟合平行斜率线性回归

Introduction to Regression in R 中,您已经学习了只含一个解释变量的线性回归模型。在很多情形下,只使用一个解释变量会限制预测的准确性。因此,要真正掌握线性回归,您需要能够在模型中加入多个解释变量。

当模型包含 1 个数值型解释变量和 1 个分类型解释变量时,由于预测线呈现的形状,这类模型有时被称为"平行斜率(parallel slopes)"线性回归——下一道练习会进一步说明。

这里,您将再次使用台湾房价数据集。请回忆各变量含义。

Variable Meaning
dist_to_mrt_station_m 距离最近 MRT 地铁站的距离,单位:米。
n_convenience 步行范围内的便利店数量。
house_age_years 房龄(年),分为 3 组。
price_twd_msq 单位面积房价,新台币/平方米。

taiwan_real_estate 已提供。

本练习是课程的一部分

R 中级回归

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Fit a linear regr'n of price_twd_msq vs. n_convenience
mdl_price_vs_conv <- ___

# See the result
mdl_price_vs_conv
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