Понад 2 пояснювальні змінні

Середній рівень Regression у R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

З минулого разу

ggplot(
  fish,
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point() +
  scale_color_viridis_c(option = "inferno")

розсіювання: колір за масою, довжина-висота риби (inferno)

Фасетування за видами

ggplot(
  fish,
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point() +
  scale_color_viridis_c(option = "inferno") +
  facet_wrap(vars(species))

розсіювання: довжина-висота-маса за видами

Різні рівні взаємодії

Без взаємодій

lm(mass_g ~ length_cm + height_cm + species + 0, data = fish)

Парні (2-сторонні) взаємодії між змінними

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

Тристороння взаємодія всіх трьох змінних

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

Усі взаємодії

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

lm(
  mass_g ~ length_cm * height_cm * species + 0, 
  data = fish
)

Лише парні взаємодії

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

lm(
  mass_g ~ (length_cm + height_cm + species) ^ 2 + 0, 
  data = fish
)

lm(
  mass_g ~ I(length_cm) ^ 2 + height_cm + species + 0, 
  data = fish
)

¹ Щоб піднести пояснювальні змінні до квадрата, див. «Introduction to Regression in R», розділ 2, «Transforming variables»

Процес отримання прогнозів

mdl_mass_vs_all <- lm(mass_g ~ length_cm * height_cm * species * 0, data = fish)

explanatory_data <- expand_grid(
  length_cm = seq(5, 60, 6),
  height_cm = seq(2, 20, 2),
  species = unique(fish$species)
)

prediction_data <- explanatory_data %>% 
  mutate(mass_g = predict(mdl_mass_vs_all, explanatory_data))

Візуалізація прогнозів

ggplot(
  fish,
  aes(length_cm, height_cm, color = mass_g)
) +
  geom_point() +
  scale_color_viridis_c(option = "inferno") +
  facet_wrap(vars(species)) +
  geom_point(
    data = prediction_data, 
    size = 3, shape = 15
  )

розсіювання: довжина-висота-маса за видами з прогнозами

Давайте потренуємось!

Середній рівень Regression у R