Как работает линейная регрессия

Промежуточная регрессия в R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Стандартный график простой линейной регрессии

Диаграмма рассеяния с линией тренда линейной регрессии.

Диаграмма рассеяния с линией тренда и отрезками от точек до линии, обозначающими остатки.

Линейный график квадратичного уравнения

xy_data <- tibble(
  x = seq(-4, 5, 0.1),
  y = x ^ 2 - x + 10
)

ggplot(xy_data, aes(x, y)) + 
  geom_line()

$y = x ^ 2 - x + 10$

$\frac{\partial y}{\partial x} = 2 x - 1$

$0 = 2 x - 1$

$x = 0.5$

$y = 0.5 ^ 2 - 0.5 + 10 = 9.75$

calc_quadratic <- function(x) {
  x ^ 2 - x + 10
}

optim(par = 3, fn = calc_quadratic)

$par
[1] 0.4998047

$value
[1] 9.75

$counts
function gradient 
      30       NA 

$convergence
[1] 0

$message
NULL

calc_quadratic <- function(coeffs) {
  x <- coeffs[1]
  x ^ 2 - x + 10
}

optim(par = c(x = 3), fn = calc_quadratic)

$par
        x 
0.4998047 

$value
[1] 9.75

$counts
function gradient 
      30       NA 

$convergence
[1] 0

$message
NULL

calc_sum_of_squares <- function(coeffs) {

  intercept <- coeffs[1]
  slope <- coeffs[2]

  # More calculation!

}

optim(
  par = ???,
  fn = ???
)

Промежуточная регрессия в R