Математичне наближення

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Jo Hardin

Professor, Pomona College

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Вибірковий розподіл нахилу: хороше наближення t

ggplot(starFatCal, aes(x = statistic)) + 
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 50) + 
  stat_function(fun = dt, color = "red", args = list(df = nrow(starbucks) - 2))

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Якість моделі

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Вибірковий розподіл нахилу: слабке наближення t

ggplot(starProFib, aes(x = statistic)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 50) + 
  stat_function(fun = dt, color = "red", args = list(df = nrow(starbucks) - 2))

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Вибірковий розподіл нахилу: слабке наближення t

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Вибірковий розподіл нахилу: слабке наближення t

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Давайте потренуємось!

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Preparing Video For Download...