Regressione lineare a pendenze parallele

Regressione intermedia in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Il corso precedente

Questo corso presuppone le conoscenze di Introduction to Regression in R.

Dalla regressione semplice alla multipla

La regressione multipla è un modello con più di una variabile esplicativa.

Più variabili esplicative danno più insight e previsioni migliori.

Contenuti del corso

Capitolo 1

Regressione a «pendenze parallele»

Capitolo 2

Interazioni
Paradosso di Simpson

Capitolo 3

Più variabili esplicative
Come funziona la regressione lineare

Capitolo 4

Regressione logistica multipla
La distribuzione logistica
Come funziona la regressione logistica

Il dataset dei pesci

mass_g	length_cm	species
242.0	23.2	Bream
5.9	7.5	Perch
200.0	30.0	Pike
40.0	12.9	Roach

Ogni riga rappresenta un pesce
mass_g è la variabile risposta
1 esplicativa numerica, 1 esplicativa categoriale

Una variabile esplicativa alla volta

mdl_mass_vs_length <- lm(mass_g ~ length_cm, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm, data = fish)

Coefficients:
(Intercept)    length_cm  
     -536.2         34.9

1 coefficiente di intercetta
1 coefficiente di pendenza

mdl_mass_vs_species <- lm(mass_g ~ species + 0, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ species + 0, data = fish)

Coefficients:
speciesBream  speciesPerch   speciesPike  speciesRoach  
       617.8         382.2         718.7         152.0

1 coefficiente di intercetta per ogni categoria

Entrambe le variabili insieme

mdl_mass_vs_both <- lm(mass_g ~ length_cm + species + 0, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm + species + 0, data = fish)

Coefficients:
   length_cm  speciesBream  speciesPerch   speciesPike  speciesRoach  
       42.57       -672.24       -713.29      -1089.46       -726.78

1 coefficiente di pendenza
1 coefficiente di intercetta per ogni categoria

Confronto dei coefficienti

coefficients(mdl_mass_vs_length)

(Intercept)   length_cm 
     -536.2        34.9

coefficients(mdl_mass_vs_species)

speciesBream speciesPerch  speciesPike speciesRoach 
       617.8        382.2        718.7        152.0

coefficients(mdl_mass_vs_both)

length_cm speciesBream speciesPerch  speciesPike speciesRoach 
    42.57      -672.24      -713.29     -1089.46      -726.78

Visualizzazione: 1 variabile esplicativa numerica

library(ggplot2)

ggplot(fish, aes(length_cm, mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

diagramma di dispersione: massa vs lunghezza dei pesci

Visualizzazione: 1 variabile esplicativa categoriale

ggplot(fish, aes(species, mass_g)) +
  geom_boxplot() + 
  stat_summary(fun.y = mean, shape = 15)

diagramma di dispersione: massa vs specie dei pesci

Visualizzazione: entrambe le variabili esplicative

library(moderndive)

ggplot(fish, aes(length_cm, mass_g, color = species)) +
  geom_point() +
  geom_parallel_slopes(se = FALSE)

diagramma di dispersione: massa vs entrambe le variabili

Esercitiamoci!

Regressione intermedia in R