Anpassa en linjär regression

Introduktion till regression i R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Räta linjer definieras av två saker

Skärningspunkt

Värdet på $y$ när $x$ är noll.

Lutning

Hur mycket $y$ ökar när $x$ ökar med ett.

Ekvation

$y = intercept + slope * x$

Skatta skärningspunkten

Ett spridningsdiagram över total ersättning kontra antal skador med en linjär trendlinje. Ersättningen ökar linjärt med antalet skador.

Skatta skärningspunkten

Spridningsdiagrammet över total ersättning kontra antal skador, med markering där trendlinjen skär y-axeln.

Skatta skärningspunkten

Spridningsdiagrammet över total ersättning kontra antal skador, med markering av värdet när antalet skador är noll.

Skatta lutningen

Spridningsdiagrammet över total ersättning kontra antal skador, med två markerade punkter på trendlinjen. En punkt är vid 150 kronor och 40 skador; en annan är vid 400 kronor och 110 skador.

Skatta lutningen

Spridningsdiagrammet över total ersättning kontra antal skador, med markering av skillnaden i ersättning mellan de två punkterna. 400 kronor minus 150 kronor är 250 kronor.

Skatta lutningen

Spridningsdiagrammet över total ersättning kontra antal skador, med markering av skillnaden i antal skador mellan de två punkterna. 110 skador minus 40 skador är 70 skador.

Skatta lutningen

Spridningsdiagrammet över total ersättning kontra antal skador, med markering av kvoten mellan skillnaden i ersättning och skillnaden i antal skador. 2 000 dividerat med 60 är ungefär 33.

Köra en modell

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

Tolka modellkoefficienterna

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

Coefficients:
(Intercept)     n_claims  
     19.994        3.414

Ekvation

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

Nu kör vi en övning!

Introduktion till regression i R