拟合线性回归

R 中的回归入门

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

直线由两点确定

当 $x$ 为 0 时的 $y$ 值。

当 $x$ 增加 1 时，$y$ 增加的量。

$y = 截距 + 斜率 * x$

总支付额与理赔数量的散点图，带线性趋势线。理赔数量增加时，支付额线性上升。

总支付额与理赔数量的散点图，标注趋势线与 y 轴的交点。

总支付额与理赔数量的散点图，标注理赔数量为 0 时的取值。

总支付额与理赔数量的散点图，标注趋势线上的两点：一个在150克朗、40次理赔；另一个在400克朗、110次理赔。

总支付额与理赔数量的散点图，标注两点的支付差：400克朗减150克朗等于250克朗。

总支付额与理赔数量的散点图，标注两点的理赔差：110次理赔减40次理赔等于70次。

总支付额与理赔数量的散点图，标注差值之比：2000除以60约等于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

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

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