Regresia liniară cu pante paralele

Regresie intermediară în R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Cursul anterior

Acest curs presupune cunoștințe din Introduction to Regression in R.

Regresie intermediară în R

De la regresia simplă la regresia multiplă

Regresia multiplă este un model de regresie cu mai multe variabile explicative.

Mai multe variabile explicative pot oferi mai multă perspectivă și predicții mai bune.

Regresie intermediară în R

Conținutul cursului

Capitolul 1

  • Regresia cu „pante paralele"

Capitolul 2

  • Interacțiuni
  • Paradoxul lui Simpson

Capitolul 3

  • Mai multe variabile explicative
  • Cum funcționează regresia liniară

Capitolul 4

  • Regresia logistică multiplă
  • Distribuția logistică
  • Cum funcționează regresia logistică
Regresie intermediară în R

Setul de date despre pești

mass_g length_cm species
242.0 23.2 Bream
5.9 7.5 Perch
200.0 30.0 Pike
40.0 12.9 Roach
  • Fiecare rând reprezintă un pește
  • mass_g este variabila răspuns
  • 1 variabilă explicativă numerică, 1 categorială
Regresie intermediară în R

Câte o variabilă explicativă

mdl_mass_vs_length <- lm(mass_g ~ length_cm, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm, data = fish)

Coefficients:
(Intercept)    length_cm  
     -536.2         34.9
  • 1 coeficient de interceptare
  • 1 coeficient de pantă
mdl_mass_vs_species <- lm(mass_g ~ species + 0, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ species + 0, data = fish)

Coefficients:
speciesBream  speciesPerch   speciesPike  speciesRoach  
       617.8         382.2         718.7         152.0
  • 1 coeficient de interceptare pentru fiecare categorie
Regresie intermediară în R

Ambele variabile simultan

mdl_mass_vs_both <- lm(mass_g ~ length_cm + species + 0, data = fish)

Call:
lm(formula = mass_g ~ length_cm + species + 0, data = fish)

Coefficients:
   length_cm  speciesBream  speciesPerch   speciesPike  speciesRoach  
       42.57       -672.24       -713.29      -1089.46       -726.78
  • 1 coeficient de pantă
  • 1 coeficient de interceptare pentru fiecare categorie
Regresie intermediară în R

Compararea coeficienților

coefficients(mdl_mass_vs_length)

(Intercept)   length_cm 
     -536.2        34.9

coefficients(mdl_mass_vs_species)

speciesBream speciesPerch  speciesPike speciesRoach 
       617.8        382.2        718.7        152.0

coefficients(mdl_mass_vs_both)

length_cm speciesBream speciesPerch  speciesPike speciesRoach 
    42.57      -672.24      -713.29     -1089.46      -726.78
Regresie intermediară în R

Vizualizare: 1 variabilă explicativă numerică

library(ggplot2)

ggplot(fish, aes(length_cm, mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

Grafic de dispersie: masa față de lungimea peștelui

Regresie intermediară în R

Vizualizare: 1 variabilă explicativă categorială

ggplot(fish, aes(species, mass_g)) +
  geom_boxplot() + 
  stat_summary(fun.y = mean, shape = 15)

Grafic de tip boxplot: masa față de specia peștelui

Regresie intermediară în R

Vizualizare: ambele variabile explicative

library(moderndive)

ggplot(fish, aes(length_cm, mass_g, color = species)) +
  geom_point() +
  geom_parallel_slopes(se = FALSE)

Grafic de dispersie: masa față de lungime și specie

Regresie intermediară în R

Să exersăm!

Regresie intermediară în R

Preparing Video For Download...