Regresja liniowa z równoległymi nachyleniami

Regresja średnio zaawansowana w R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Poprzedni kurs

Kurs zakłada znajomość materiału z Introduction to Regression in R.

Od regresji prostej do wielorakiej

Regresja wieloraka to model regresji z więcej niż jedną zmienną objaśniającą.

Więcej zmiennych objaśniających może dostarczyć lepszych wniosków i dokładniejszych prognoz.

Zawartość kursu

Rozdział 1

Regresja z "równoległymi nachyleniami"

Rozdział 2

Interakcje
Paradoks Simpsona

Rozdział 3

Więcej zmiennych objaśniających
Jak działa regresja liniowa

Rozdział 4

Wieloraka regresja logistyczna
Rozkład logistyczny
Jak działa regresja logistyczna

Zbiór danych o rybach

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

Każdy wiersz reprezentuje rybę
mass_g to zmienna odpowiedzi
1 numeryczna i 1 kategoryczna zmienna objaśniająca

Jedna zmienna objaśniająca naraz

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 współczynnik wyrazu wolnego
1 współczynnik nachylenia

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 współczynnik wyrazu wolnego dla każdej kategorii

Obie zmienne jednocześnie

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 współczynnik nachylenia
1 współczynnik wyrazu wolnego dla każdej kategorii

Porównanie współczynników

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

Wizualizacja: 1 numeryczna zmienna objaśniająca

library(ggplot2)

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

Wykres punktowy: masa ryby a długość

Wizualizacja: 1 kategoryczna zmienna objaśniająca

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

Wykres pudełkowy: masa ryby a gatunek

Wizualizacja: obie zmienne objaśniające

library(moderndive)

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

Wykres punktowy: masa ryby a obie zmienne

Czas na ćwiczenia!

Regresja średnio zaawansowana w R