Линейная регрессия с параллельными наклонами

Промежуточная регрессия в R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Предыдущий курс

Этот курс предполагает знакомство с материалами курса Introduction to Regression in R.

От простой регрессии к множественной

Множественная регрессия — это регрессионная модель с несколькими объясняющими переменными.

Больше объясняющих переменных даёт более глубокое понимание и более точные прогнозы.

Содержание курса

Глава 1

Регрессия с «параллельными наклонами»

Глава 2

Взаимодействия
Парадокс Симпсона

Глава 3

Больше объясняющих переменных
Как работает линейная регрессия

Глава 4

Множественная логистическая регрессия
Логистическое распределение
Как работает логистическая регрессия

Набор данных о рыбах

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

Каждая строка — одна рыба
mass_g — целевая переменная
1 числовая и 1 категориальная объясняющая переменная

По одной объясняющей переменной

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 коэффициент свободного члена
1 коэффициент наклона

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 коэффициент свободного члена для каждой категории

Обе переменные одновременно

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 коэффициент наклона
1 коэффициент свободного члена для каждой категории

Сравнение коэффициентов

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

Визуализация: 1 числовая объясняющая переменная

library(ggplot2)

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

Визуализация: 1 категориальная объясняющая переменная

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

Визуализация: обе объясняющие переменные

library(moderndive)

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

Давайте потренируемся!

Промежуточная регрессия в R