En historia om två variabler

Introduktion till regression i R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Svenska motorförsäkringsdata

Varje rad representerar en geografisk region i Sverige.
Det finns 63 rader.

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

Deskriptiv statistik

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

Vad är regression?

Statistiska modeller för att utforska sambandet mellan en responsvariabel och förklarande variabler.
Utifrån värden på de förklarande variablerna kan du förutsäga responsvariabelns värden.

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

Terminologi

Responsvariabel (a.k.a. beroende variabel)

Den variabel du vill förutsäga.

Förklarande variabler (a.k.a. oberoende variabler)

De variabler som förklarar hur responsvariabeln förändras.

Linjär regression och logistisk regression

Linjär regression

Responsvariabeln är numerisk.

Logistisk regression

Responsvariabeln är logisk.

Enkel linjär/logistisk regression

Det finns bara en förklarande variabel.

Visualisera variabelpar

library(ggplot2)

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

Ett spridningsdiagram över total utbetalning i förhållande till antal skador. Utbetalningen ökar i takt med att antalet skador ökar.

Lägga till en linjär trendlinje

library(ggplot2)

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

Samma spridningsdiagram som tidigare, nu med en trendlinje beräknad via linjär regression. Den ger en rimlig anpassning till data.

Kursens upplägg

Kapitel 1

Visualisera och anpassa linjära regressionsmodeller.

Kapitel 2

Göra förutsägelser med linjära regressionsmodeller och förstå modellkoefficienter.

Kapitel 3

Utvärdera kvaliteten på den linjära regressionsmodellen.

Kapitel 4

Samma sak, men med logistiska regressionsmodeller

Nu kör vi en övning!

Introduktion till regression i R