Объяснение цены дома через год постройки и площадь

Моделирование данных в Tidyverse

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

Повторение: цены на дома в Сиэтле

library(dplyr)
library(moderndive)

# Preview only certain variables:
house_prices %>% 
  select(price, sqft_living, condition, waterfront) %>% 
  glimpse()

Observations: 21,613
Variables: 4
$ price       <dbl> 221900, 538000, 180000, 604000...
$ sqft_living <int> 1180, 2570, 770, 1960, 1680, 5420...
$ condition   <fct> 3, 3, 3, 5, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3...

Повторение: переменные цены и площади

Повторение: преобразование log10

Повторение: преобразование данных

# log10() transform price and size
house_prices <- house_prices %>%
  mutate(
    log10_price = log10(price),
    log10_size = log10(sqft_living)
  )

Модель цены дома

Зависимая переменная $y$ — цена дома (USD): price
Два числовых предиктора:
- $x_1$ — площадь дома: log10_size
- $x_2$ — год постройки: yr_built

Разведочная визуализация: цена, площадь и год постройки

Трёхмерная диаграмма рассеяния: log10_price, log10_size и yr_built

Регрессионная плоскость

Трёхмерная диаграмма рассеяния с регрессионной плоскостью (ссылка на интерактивную версию).

Таблица регрессии

# Fit regression model using formula of form: y ~ x1 + x2
model_price_1 <- lm(log10_price ~ log10_size + yr_built, 
                    data = house_prices)

# Output regression table
get_regression_table(model_price_1)

# A tibble: 3 x 7
  term       estimate std_error statistic p_value...
  <chr>         <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>...
1 intercept   5.38      0.0754       71.4       0...
2 log10_size  0.913     0.00647     141.        0...
3 yr_built   -0.00138   0.00004     -33.8       0...

Давайте потренируемся!

Моделирование данных в Tidyverse