दो वैरिएबल्स की कहानी

R में Regression परिचय

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

स्वीडिश मोटर इंश्योरेंस डेटा

हर पंक्ति स्वीडन के एक भौगोलिक क्षेत्र को दर्शाती है.
कुल 63 पंक्तियाँ हैं.

n_claims	total_payment_sek
108	392.5
19	46.2
13	15.7
124	422.2
40	119.4
...	...

वर्णनात्मक सांख्यिकी

library(dplyr)
swedish_motor_insurance %>% 
  summarize_all(mean)

# A tibble: 1 x 2
  n_claims total_payment_sek
     <dbl>             <dbl>
1     22.9              98.2

swedish_motor_insurance %>% 
  summarize(
    correlation = cor(n_claims, total_payment_sek)
  )

# A tibble: 1 x 1
  correlation
        <dbl>
1       0.881

Regression क्या है?

ऐसे सांख्यिकीय मॉडल जो रिस्पॉन्स वैरिएबल और कुछ एक्सप्लेनेटरि वैरिएबल्स के संबंध को जाँचते हैं.
एक्सप्लेनेटरि वैरिएबल्स के मान दिए हों तो आप रिस्पॉन्स वैरिएबल का मान भविष्यवाणी कर सकते हैं.

n_claims	total_payment_sek
108	392.5
19	46.2
13	15.7
124	422.2
40	119.4
200	???

शब्दावली

Response variable (a.k.a. dependent variable)

वैरिएबल जिसका मान आप भविष्यवाणी करना चाहते हैं.

Explanatory variables (a.k.a. independent variables)

वे वैरिएबल्स जो बताते हैं कि रिस्पॉन्स वैरिएबल कैसे बदलेगा.

Linear regression और logistic regression

Linear regression

रिस्पॉन्स वैरिएबल न्यूमेरिक होता है.

Logistic regression

रिस्पॉन्स वैरिएबल लॉजिकल होता है.

Simple linear/logistic regression

केवल एक एक्सप्लेनेटरि वैरिएबल होता है.

वैरिएबल्स के जोड़ों का विज़ुअलाइज़ेशन

library(ggplot2)

ggplot(
  swedish_motor_insurance, 
  aes(n_claims, total_payment_sek)
) +
  geom_point()

कुल भुगतान बनाम क्लेम्स की संख्या का स्कैटर प्लॉट. क्लेम्स बढ़ने पर भुगतान बढ़ता है.

लिनियर ट्रेंड लाइन जोड़ना

library(ggplot2)

ggplot(
  swedish_motor_insurance, 
  aes(n_claims, total_payment_sek)
) +
  geom_point() +
  geom_smooth(
    method = "lm", 
    se = FALSE
  )

वही स्कैटर प्लॉट, अब linear regression से निकली ट्रेंड लाइन के साथ. यह डेटा पर अच्छा फिट देती है.

कोर्स फ्लो

Chapter 1

लिनियर रिग्रेशन मॉडल्स का विज़ुअलाइज़ेशन और फिटिंग.

Chapter 2

लिनियर रिग्रेशन मॉडल्स से प्रेडिक्शन करना और मॉडल कोइफिशिएंट्स समझना.

Chapter 3

लिनियर रिग्रेशन मॉडल की गुणवत्ता का आकलन.

Chapter 4

यह सब दोबारा, पर logistic regression मॉडल्स के साथ.

अभ्यास करते हैं!

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