Dvě numerické vysvětlující proměnné

Intermediate Regression in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Vizualizace 3 numerických proměnných

3D bodový graf
2D bodový graf s odezvou jako barvou

Další sloupec pro datovou sadu ryb

species	mass_g	length_cm	height_cm
Bream	1000	33.5	18.96
Bream	925	36.2	18.75
Roach	290	24.0	8.88
Roach	390	29.5	9.48
Perch	1100	39.0	12.80
Perch	1000	40.2	12.60
Pike	1250	52.0	10.69
Pike	1650	59.0	10.81

3D bodový graf

library(plot3D)

scatter3D(fish$length_cm, fish$height_cm, fish$mass_g)

library(plot3D)
library(magrittr)

fish %$%
  scatter3D(length_cm, height_cm, mass_g)

3D bodový graf

library(plot3D)
library(magrittr)

fish %$%
  scatter3D(length_cm, height_cm, mass_g)

3D bodový graf ryb – délka, výška a hmotnost

2D bodový graf, barva pro závislou proměnnou

ggplot(
  fish, 
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point()

2D bodový graf závislosti délky, výšky a hmotnosti ryb s barevným kódováním hmotnosti

Barevné škály Viridis

ggplot(
  fish, 
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point() +
  scale_color_viridis_c(option = "inferno")

Bodový graf ryb s barevnou škálou inferno pro hmotnost

Modelování se 2 numerickými vysvětlujícími proměnnými

mdl_mass_vs_both <- lm(mass_g ~ length_cm + height_cm, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm + height_cm, data = fish)

Coefficients:
(Intercept)    length_cm    height_cm  
    -622.16        28.97        26.34

Postup predikce

explanatory_data <- expand_grid(
  length_cm = seq(5, 60, 5),
  height_cm = seq(2, 20, 2)
)

prediction_data <- explanatory_data %>% 
  mutate(
    mass_g = predict(mdl_mass_vs_both, explanatory_data)
  )

Vykreslení predikcí

ggplot(
  fish, 
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point() +
  scale_color_viridis_c(option = "inferno") +
  geom_point(
    data = prediction_data, shape = 15, size = 3
  )

Bodový graf ryb s predikcemi a barevnou škálou inferno

Zahrnutí interakce

mdl_mass_vs_both_inter <- lm(mass_g ~ length_cm * height_cm, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm * height_cm, data = fish)

Coefficients:
        (Intercept)            length_cm            height_cm  length_cm:height_cm  
           159.1144               0.3001             -78.1234               3.5455

Postup predikce znovu

explanatory_data <- expand_grid(
  length_cm = seq(5, 60, 5),
  height_cm = seq(2, 20, 2)
)

prediction_data <- explanatory_data %>% 
  mutate(
    mass_g = predict(mdl_mass_vs_both_inter, explanatory_data)
  )

Vykreslení predikcí

ggplot(
  fish, 
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point() +
  scale_color_viridis_c(option = "inferno") +
  geom_point(
    data = prediction_data, shape = 15, size = 3
  )

Bodový graf ryb s predikcemi interakčního modelu a barevnou škálou inferno

Pojďme si procvičit!

Intermediate Regression in R