Paralel eğimli doğrusal regresyon

R'de Orta Düzey Regresyon

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Önceki ders

Bu ders, Introduction to Regression in R bilgisini varsayar.

Basit regresyondan çoklu regresyona

Çoklu regresyon, birden fazla açıklayıcı değişken içeren bir regresyon modelidir.

Daha çok açıklayıcı değişken, daha fazla içgörü ve daha iyi tahmin sağlar.

Ders içeriği

Bölüm 1

"Paralel eğimler" regresyonu

Bölüm 2

Etkileşimler
Simpson Paradoksu

Bölüm 3

Daha fazla açıklayıcı değişken
Doğrusal regresyon nasıl çalışır

Bölüm 4

Çoklu lojistik regresyon
Lojistik dağılım
Lojistik regresyon nasıl çalışır

Balık veri seti

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

Her satır bir balığı temsil eder
mass_g bağımlı değişkendir
1 sayısal, 1 kategorik açıklayıcı değişken

Açıklayıcı değişkenler tek tek

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 sabit katsayı
1 eğim katsayısı

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

Her kategori için 1 sabit katsayı

Her iki değişken birlikte

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 eğim katsayısı
Her kategori için 1 sabit katsayı

Katsayıları karşılaştırma

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

Görselleştirme: 1 sayısal açıklayıcı değişken

library(ggplot2)

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

kütle-uzunluk-dağılım-balık.png

Görselleştirme: 1 kategorik açıklayıcı değişken

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

kütle-türe-göre-dağılım-balık.png

Görselleştirme: her iki açıklayıcı değişken

library(moderndive)

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

kütle-uzunluk-her-ikisi-dağılım-balık.png

Hadi pratik yapalım!

R'de Orta Düzey Regresyon