Lineaire regressie met evenwijdige hellingen

Intermediary Regression in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

De vorige cursus

Deze cursus bouwt voort op Introduction to Regression in R.

Van simpele naar meervoudige regressie

Meervoudige regressie is een regressiemodel met meer dan één verklarende variabele.

Meer verklarende variabelen geven meer inzicht en betere voorspellingen.

Cursusinhoud

Hoofdstuk 1

Regressie met "evenwijdige hellingen"

Hoofdstuk 2

Interacties
Paradox van Simpson

Hoofdstuk 3

Meer verklarende variabelen
Hoe lineaire regressie werkt

Hoofdstuk 4

Meervoudige logistische regressie
De logistische verdeling
Hoe logistische regressie werkt

De fish-dataset

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

Elke rij is een vis
mass_g is de responsvariabele
1 numerieke, 1 categorische verklarende variabele

Eén verklarende variabele tegelijk

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 interceptcoëfficiënt
1 hellingscoëfficiënt

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 interceptcoëfficiënt per categorie

Beide variabelen tegelijk

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 hellingscoëfficiënt
1 interceptcoëfficiënt per categorie

Coëfficiënten vergelijken

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

Visualisatie: 1 numerieke verklarende var

library(ggplot2)

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

Visualisatie: 1 categorische verklarende var

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

Visualisatie: beide verklarende vars

library(moderndive)

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

Laten we oefenen!

Intermediary Regression in R