Giải thích giá nhà bằng diện tích & tình trạng

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

Ôn tập: Phân tích dữ liệu khám phá

library(dplyr)
library(moderndive)

# log transform variables
house_prices <- house_prices %>%
  mutate(
    log10_price = log10(price),
    log10_size = log10(sqft_living)
  )
Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Ôn tập: Phân tích dữ liệu khám phá

# Group mean & sd of log10_price and counts
house_prices %>% 
  group_by(condition) %>% 
  summarize(mean = mean(log10_price), 
            sd = sd(log10_price), n = n())

# A tibble: 5 x 4
  condition  mean    sd     n
  <fct>     <dbl> <dbl> <int>
1 1          5.42 0.293    30
2 2          5.45 0.233   172
3 3          5.67 0.224 14031
...
Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Giá nhà, diện tích và tình trạng

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Mô hình độ dốc song song

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Mô hình độ dốc song song

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Mối quan hệ giá nhà, diện tích và tình trạng

# Fit regression model using formula of form: y ~ x1 + x2
model_price_3 <- lm(log10_price ~ log10_size + condition,
                    data = house_prices)

# Output regression table
get_regression_table(model_price_3)

# A tibble: 6 x 7
  term       estimate std_error statistic p_value lower_ci...
  <chr>         <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>    <dbl>...
1 intercept     2.88      0.036     80.0    0        2.81...
2 log10_size    0.837     0.006    134.     0        0.825...
3 condition2   -0.039     0.033     -1.16   0.246   -0.104...
4 condition3    0.032     0.031      1.04   0.3     -0.028...
...
Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Cùng luyện tập nào!

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Preparing Video For Download...