线性回归简介

R 中的 A/B 测试

Lauryn Burleigh

Data Scientist

回归

  • A/B 设计：吃芝士或意大利腊肠披萨所需时间
  • 回归：影响进食时间的因素
    • 因变量：进食时间
    • 自变量：享受度、饥饿感、视觉吸引力

点随吃披萨时间（y 轴）与享受度（x 轴）正相关。

R 中的 A/B 测试

回归线

  • 回归线：预测 y

点随吃披萨时间（y 轴）与享受度（x 轴）正相关，带红色最优拟合线。

R 中的 A/B 测试

回归线

  • 回归线：预测 y
  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε
    • β₀：y 截距

点随吃披萨时间（y 轴）与享受度（x 轴）正相关，带红色最优拟合线，并以紫色标注 y 截距。

R 中的 A/B 测试

回归线

  • 回归线：预测 y
  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε
    • β₀：y 截距
    • β₁：斜率

点随吃披萨时间（y 轴）与享受度（x 轴）正相关，带红色最优拟合线，并以紫色标注 y 截距与斜率。

R 中的 A/B 测试

回归线

  • 回归线：预测 y

  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε

    • β₀：y 截距
    • β₁：斜率
    • ε：误差

  • 降低误差

    • 多元回归：≥2 个自变量
    • ŷ = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ε

点随吃披萨时间（y 轴）与享受度（x 轴）正相关，带红色最优拟合线，并以紫色标注 y 截距、斜率与残差。

R 中的 A/B 测试

预测数据

yhat <- 5.32 + 0.08*(15)

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point() + 
  geom_hline(yintercept = yhat) + 
  geom_vline(xintercept = 15)

点随吃披萨时间（y 轴）与享受度（x 轴）正相关，y=6.5 的水平线与 x=15 的垂直线。

R 中的 A/B 测试

回归注意事项

  • 相关不代表因果
  • 评估合理变量
  • 基于数据的决策/行动
  • 数据质量

个人查看多个与数据分析相关的图表。

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Ayo berlatih!

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