Etkileşimli tek model
R'de Orta Düzey Regresyon
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
Etkileşim nedir?
Balık veri setinde
Boyun beklenen kütle üzerindeki etkisi, türe göre farklıdır.
Daha genel olarak
Bir açıklayıcı değişkenin beklenen yanıta etkisi, başka bir açıklayıcı değişkenin değerine göre değişir.
Etkileşimleri belirtme
Etkileşim yok
response ~ explntry1 + explntry2
Etkileşimli (örtük)
response_var ~ explntry1 * explntry2
Etkileşimli (açık)
response ~ explntry1 + explntry2 + explntry1:explntry2
Etkileşim yok
mass_g ~ length_cm + species
Etkileşimli (örtük)
mass_g ~ length_cm * species
Etkileşimli (açık)
mass_g ~ length_cm + species + length_cm:species
Modeli çalıştırma
lm(mass_g ~ length_cm * species, data = fish)
Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm * species, data = fish)
Coefficients:
(Intercept) length_cm speciesPerch speciesPike
-1035.348 54.550 416.172 -505.477
speciesRoach length_cm:speciesPerch length_cm:speciesPike length_cm:speciesRoach
705.971 -15.639 -1.355 -31.231
Katsayıları anlaması daha kolay
mdl_inter <- lm(mass_g ~ species + species:length_cm + 0, data = fish)
Call:
lm(formula = mass_g ~ species + species:length_cm + 0, data = fish)
Coefficients:
speciesBream speciesPerch speciesPike speciesRoach
-1035.35 -619.18 -1540.82 -329.38
speciesBream:length_cm speciesPerch:length_cm speciesPike:length_cm speciesRoach:length_cm
54.55 38.91 53.19 23.32
Tanıdık sayılar
speciesBream speciesPerch speciesPike speciesRoach
-1035.35 -619.18 -1540.82 -329.38
speciesBream:length_cm speciesPerch:length_cm speciesPike:length_cm speciesRoach:length_cm
54.55 38.91 53.19 23.32
coefficients(mdl_bream)
(Intercept) length_cm
-1035.34757 54.54998
Hadi pratik yapalım!
R'de Orta Düzey Regresyon
