एक रैखिक रिग्रेशन फिट करना

R में Regression परिचय

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

सीधी रेखाएँ दो चीज़ों से तय होती हैं

Intercept

वह $y$ मान जहाँ $x$ शून्य होता है.

Slope

जब आप $x$ को 1 बढ़ाते हैं तो $y$ जितना बढ़ता है.

Equation

$y = intercept + slope * x$

Intercept का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, साथ में रैखिक ट्रेंड लाइन. जैसे-जैसे दावे बढ़ते हैं, भुगतान रैखिक रूप से बढ़ता है.

Intercept का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, उस बिंदु के साथ अंकित जहाँ ट्रेंड लाइन y-अक्ष को काटती है.

Intercept का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, उस मान के साथ अंकित जब दावों की संख्या शून्य है.

Slope का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, ट्रेंड लाइन पर दो बिंदुओं के साथ अंकित. एक बिंदु 150 क्रोना और 40 दावे पर; दूसरा 400 क्रोना और 110 दावे पर.

Slope का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, दो बिंदुओं के बीच भुगतान का अंतर दिखाते हुए. 400 क्रोना माइनस 150 क्रोना = 250 क्रोना.

Slope का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, दो बिंदुओं के बीच दावों की संख्या का अंतर दिखाते हुए. 110 दावे माइनस 40 दावे = 70 दावे.

Slope का आकलन

कुल भुगतान बनाम दावों की संख्या का स्कैटर प्लॉट, अंतर के अनुपात के साथ अंकित: भुगतान का अंतर और दावों के अंतर का अनुपात. 2000 विभाजित 60 से लगभग 33 है.

मॉडल चलाना

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

मॉडल कोएफिसिएंट समझना

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

Coefficients:
(Intercept)     n_claims  
     19.994        3.414

Equation

$total_payment_sek = 19.994 + 3.414 * n_claims$

अभ्यास करते हैं!

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