線形回帰の当てはめ

Rで学ぶ回帰入門

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

直線は2つで定まる

$x$ が 0 のときの $y$ の値。

$x$ を1増やしたときに $y$ が増える量。

$y = 切片 + 傾き * x$

総支払額と請求件数の散布図と直線トレンド。請求件数が増えると支払額は線形に増加。

総支払額と請求件数の散布図。トレンド線がy軸と交わる点を注記。

総支払額と請求件数の散布図。請求件数が0のときの値を注記。

総支払額と請求件数の散布図。トレンド線上の2点を注記。1点目: 150クローナ・40件。2点目: 400クローナ・110件。

総支払額と請求件数の散布図。2点間の支払額差を注記。400クローナ−150クローナ＝250クローナ。

総支払額と請求件数の散布図。2点間の請求件数差を注記。110件−40件＝70件。

総支払額と請求件数の散布図。差の比を注記。2000÷60≒33。

lm(total_payment_sek ~ n_claims, data = swedish_motor_insurance)

Call:
lm(formula = total_payment_sek ~ n_claims, data = swedish_motor_insurance)

Coefficients:
(Intercept)     n_claims  
     19.994        3.414

Call:
lm(formula = total_payment_sek ~ n_claims, data = swedish_motor_insurance)

Coefficients:
(Intercept)     n_claims  
     19.994        3.414

$total\_payment\_sek = 19.994 + 3.414 * n\_claims$

Rで学ぶ回帰入門