Bagaimana Model Hubungan Hubungan Linear dengan R - dummies

Analisis varians untuk data anda juga boleh ditulis sebagai model linear dalam R, di mana anda menggunakan faktor sebagai pemboleh ubah ramalan untuk memodelkan pembolehubah tindak balas.

Sudah tentu, pemboleh ubah ramalan juga boleh menjadi pemboleh ubah berterusan. Sebagai contoh, berat kereta jelas mempunyai pengaruh pada perbatuan. Tetapi ia adalah baik untuk mempunyai idea mengenai magnitud pengaruh itu. Pada dasarnya, anda ingin mencari persamaan yang mewakili garis trend. Anda mencari data yang anda perlukan untuk menyemak ini dalam mtcars dataset.

Bagaimana untuk membina model linear

Fungsi lm () membolehkan anda menentukan sesuatu dari model linear yang paling sederhana kepada model interaksi rumit.

Untuk model perbatuan dalam fungsi berat kereta, anda menggunakan fungsi lm (), seperti ini: >> Model <- lm (mpg ~ wt, data = mtcars)

Anda membekalkan dua hujah:

Satu formula yang menggambarkan model:

Di sini, anda model mpg berubah sebagai fungsi variable wt. Bingkai data yang mengandungi pembolehubah dalam formula:
Di sini, anda menggunakan mtc bingkai data. Anda boleh menentukan banyak model rumit dengan antara muka formula apabila anda mengetahui jalan anda.

Objek yang dihasilkan adalah senarai dengan struktur yang sangat kompleks, tetapi dalam kebanyakan kes anda tidak perlu bimbang tentang itu. Objek model mengandungi banyak maklumat yang diperlukan untuk pengiraan diagnostik dan ramalan baru.

Bagaimana untuk mengekstrak maklumat dari model

Daripada menyelam ke objek model itu sendiri dan mencari maklumat di suatu tempat dalam senarai objek, anda boleh menggunakan beberapa fungsi yang membantu anda mendapatkan maklumat yang diperlukan dari model. Sebagai contoh, anda boleh mengeluarkan vektor bernama dengan pekali dari model menggunakan fungsi koef (), seperti ini: >> koef. Koef model. Model (Pintas) wt 37. 285126 -5. 344472

Pekali ini mewakili pemintas dan cerun garis trend. Anda boleh menggunakannya untuk merancang garis arah aliran pada serpihan data. Anda melakukan ini dalam dua langkah:

Anda merancang scatterplot dengan data.

Anda menggunakan fungsi plot () untuk itu.

Anda menggunakan fungsi abline () untuk menarik garis trend berdasarkan pekali.

Kod berikut memberi anda plot: >> plot (mpg ~ wt, data = mtcars)> abline (a = coef Model [1], b = coef Model [2])
argumen abline () mewakili pemintas, dan b mewakili cerun garis trend yang anda mahu plot. Anda merancang garis menegak dengan menetapkan hujah v untuk memintas dengan

-axis sebaliknya.Garis mendatar diplot dengan menetapkan hujah v untuk dipintas dengan

y -axis. Berikut adalah gambaran keseluruhan fungsi untuk mengekstrak maklumat dari objek model itu sendiri. Fungsi ini berfungsi dengan objek model yang berbeza, termasuk yang dibina oleh aov () dan lm (). Banyak pengarang pakej juga menyediakan fungsi yang sama untuk model yang dibina oleh fungsi dalam pakej mereka. Oleh itu, anda sentiasa boleh menggunakan fungsi-fungsi pengekstrakan ini dalam kombinasi dengan fungsi model lain. koef () Mengembalikan vektor dengan koefisien dari model

confint ()

Mengembalikan matriks dengan had atas dan bawah > selang keyakinan bagi setiap koefisien model