Ajustarea unei regresii liniare

Introducere în Regresia în R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Liniile drepte sunt definite de două elemente

Intercept

Valoarea $y$ atunci când $x$ este zero.

Pantă

Cu cât crește $y$ la o creștere a $x$ cu o unitate.

Ecuație

$y = intercept + pantă * x$

Introducere în Regresia în R

Estimarea interceptului

Diagramă de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, cu o linie de tendință liniară. Plata crește liniar odată cu creșterea numărului de cereri.

Introducere în Regresia în R

Estimarea interceptului

Diagrama de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, adnotată cu punctul în care linia de tendință intersectează axa y.

Introducere în Regresia în R

Estimarea interceptului

Diagrama de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, adnotată cu valoarea când numărul de cereri este zero.

Introducere în Regresia în R

Estimarea pantei

Diagrama de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, adnotată cu două puncte pe linia de tendință. Un punct este la 150 coroane și 40 cereri; un alt punct este la 400 coroane și 110 cereri.

Introducere în Regresia în R

Estimarea pantei

Diagrama de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, adnotată cu diferența de plată dintre cele două puncte. 400 coroane minus 150 coroane este 250 coroane.

Introducere în Regresia în R

Estimarea pantei

Diagrama de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, adnotată cu diferența în numărul de cereri dintre cele două puncte. 110 cereri minus 40 cereri este 70 cereri.

Introducere în Regresia în R

Estimarea pantei

Diagrama de dispersie a plății totale față de numărul de cereri, adnotată cu raportul dintre diferența de plată și diferența în numărul de cereri. 2000 împărțit la 60 este aproximativ 33.

Introducere în Regresia în R

Rularea unui model

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
Introducere în Regresia în R

Interpretarea coeficienților modelului

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

Coefficients:
(Intercept)     n_claims  
     19.994        3.414

Ecuație

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

Introducere în Regresia în R

Să exersăm!

Introducere în Regresia în R

Preparing Video For Download...