Rumah Keuangan Pribadi Bagaimana Menentukan Hubungan Data Linear dengan R - Dummies

Bagaimana Menentukan Hubungan Data Linear dengan R - Dummies

Daftar Isi:

Video: Tutorial penggunaan RStudio (Analisis Regresi) 2024

Video: Tutorial penggunaan RStudio (Analisis Regresi) 2024
Anonim

Analisis varians untuk data Anda juga dapat ditulis sebagai model linier di R, di mana Anda menggunakan faktor sebagai variabel prediktor untuk memodelkan variabel respons. Tentu saja, variabel prediktor juga dapat berupa variabel kontinyu. Misalnya, berat mobil jelas memiliki pengaruh pada jarak tempuh. Tapi alangkah baiknya memiliki gagasan tentang besarnya pengaruh itu. Intinya, Anda ingin mencari persamaan yang mewakili garis tren. Anda menemukan data yang Anda butuhkan untuk memeriksa ini di mtcars dataset.

Bagaimana membangun model linier

Fungsi lm () memungkinkan Anda untuk menentukan apa saja dari model linier paling sederhana hingga model interaksi kompleks.

Untuk memodelkan jarak tempuh dalam fungsi berat mobil, Anda menggunakan fungsi lm (), seperti ini: >> Model <- lm (mpg ~ wt, data = mtcars)

Anda menyediakan dua argumen:


Rumus yang menjelaskan modelnya:

Di sini, Anda memodelkan variabel mpg sebagai fungsi dari variabel wt.
  • Bingkai data yang berisi variabel dalam rumus: Di sini, Anda menggunakan bingkai data mtcars.

  • Anda dapat menentukan banyak model kompleks dengan antarmuka rumus saat Anda mengetahui jalannya. Objek yang dihasilkan adalah daftar dengan struktur yang sangat kompleks, namun dalam kebanyakan kasus Anda tidak perlu khawatir tentang itu. Objek model berisi banyak informasi yang dibutuhkan untuk perhitungan diagnostik dan prediksi baru.

Alih-alih menyelam ke objek model itu sendiri dan menemukan informasi di suatu tempat di dalam daftar objek, Anda dapat menggunakan beberapa fungsi yang membantu Anda memperoleh informasi yang diperlukan. dari model Sebagai contoh, Anda dapat mengekstrak vektor bernama dengan koefisien dari model menggunakan fungsi coef (), seperti ini: >> coef. Model coef. Model (Intercept) wt 37. 285126 -5. 344472

Koefisien ini mewakili intersep dan kemiringan garis tren. Anda bisa menggunakan ini untuk merencanakan garis tren pada scatterplot data. Anda melakukan ini dalam dua langkah:

Anda plot scatterplot dengan data.

Anda menggunakan fungsi plot () untuk itu.

Anda menggunakan fungsi abline () untuk menggambar garis tren berdasarkan koefisien.

Kode berikut memberi Anda plot: >> plot (mpg ~ wt, data = mtcars)> abline (a = coef. Model [1], b = coef. Model [2])

  1. The abline () argumen a mewakili pencegatan, dan b mewakili kemiringan garis tren yang ingin Anda plotkan. Anda plot garis vertikal dengan menetapkan argumen v ke mencegat dengan

    x

  2. -axis sebagai gantinya.Garis horisontal diplot dengan menetapkan argumen v ke pencegatan dengan

y

-aksis.

Berikut adalah gambaran umum fungsi untuk mengekstrak informasi dari objek model itu sendiri. Fungsi ini bekerja dengan objek model yang berbeda, termasuk yang dibangun oleh aov () dan lm (). Banyak pengarang paket juga menyediakan fungsi yang sama untuk model yang dibangun oleh fungsi dalam paket mereka. Jadi, Anda selalu bisa mencoba menggunakan fungsi ekstraksi ini dalam kombinasi dengan fungsi model lainnya juga. Fungsi Apa Itu coef ()

Mengembalikan vektor dengan koefisien dari model

confint ()

Mengembalikan matriks dengan batas atas dan bawah > interval kepercayaan untuk setiap koefisien model dipasang ()
Mengembalikan vektor dengan nilai yang sesuai untuk setiap residu pengamatan
(998) Mengembalikan vektor dengan residu untuk setiap pengamatan < vcov () Mengembalikan matriks variabilitas-kovariansi untuk koefisien
Bagaimana Menentukan Hubungan Data Linear dengan R - Dummies

Pilihan Editor

Bagaimana Memeriksa Kinerja Sistem dengan AWS - dummies

Bagaimana Memeriksa Kinerja Sistem dengan AWS - dummies

AWS (Amazon Web Services) memberi Anda sejumlah metode untuk memantau layanan AWS-spesifik. Namun, Anda mungkin memiliki masalah kinerja sistem yang mendasarinya atau masalah aplikasi non-AWS yang harus dihadapi, yang berarti memiliki alat yang dapat bekerja di luar AWS. Paket grup Alat Kinerja berisi sejumlah alat khusus Linux untuk menyelesaikan tugas ini ...

Bagaimana Memilih Layanan AWS yang Anda Butuhkan - kenangan sehari-hari

Bagaimana Memilih Layanan AWS yang Anda Butuhkan - kenangan sehari-hari

Ingat bahwa Anda hanya memiliki 12 bulan kebebasan Anda percobaan untuk membuat keputusan tentang layanan AWS (Amazon Web Services) yang akan digunakan dalam bisnis Anda. Dua belas bulan mungkin tampak seperti banyak waktu, tapi Anda akan mendapati bahwa itu menguap di depan mata Anda saat Anda mencoba menyulap tanggung jawab, pertemuan, dan pertemuan sehari-hari Anda ...

Amazon Web Services For Dummies Cheat Sheet - dummies

Amazon Web Services For Dummies Cheat Sheet - dummies

Amazon Web Services (AWS) adalah penyedia layanan cloud yang menawarkan akses mudah ke berbagai sumber daya komputasi yang berguna, semuanya ditawarkan secara on-demand, dengan biaya yang efektif. Jika Anda seorang praktisi IT yang siap untuk merangkul Amazon Web Services, matikan kebiasaan desain aplikasi lama Anda dan terapkan pendekatan baru yang memanfaatkan karakteristik AWS dan ...

Pilihan Editor

GED Contoh Pertanyaan: Pertanyaan Ilmu Fisik - dummies

GED Contoh Pertanyaan: Pertanyaan Ilmu Fisik - dummies

Ketika Anda mencapai bagian Sains GED, Anda akan diharapkan memiliki pengetahuan umum di semua cabang Ilmu Pengetahuan, termasuk Ilmu Fisika. Berikut adalah contoh jenis pertanyaan yang mungkin Anda hadapi pada hari ujian. Kecepatan dan Kecepatan Ada perbedaan antara kecepatan dan kecepatan, meskipun terkadang Anda ...

Latihan GED RLA: Reading Comprehension - dummies

Latihan GED RLA: Reading Comprehension - dummies

Cara terbaik untuk mempersiapkan bagian pemahaman bacaan GED Tes RLA adalah melakukan sebanyak mungkin pertanyaan latihan. Simak sampel untuk melihat apa yang akan Anda hadapi pada hari ujian. Contoh Pertanyaan Pertanyaan 1-6 mengacu pada bagian berikut. Fasilitas untuk Akses ke Perusahaan Kreatif (FACE) Awalnya didirikan ...

GED Penalaran melalui Latihan Keterampilan Membaca Bahasa Seni - dummies

GED Penalaran melalui Latihan Keterampilan Membaca Bahasa Seni - dummies

Komponen bacaan Penalaran meskipun Bahasa Seni Bagian pada GED terdiri dari kutipan dari fiksi dan nonfiksi. Setiap kutipan diikuti oleh beberapa item pilihan berdasarkan bahan bacaan. Untuk pertanyaan di bagian ini, pilih satu jawaban terbaik untuk setiap pertanyaan. Bekerja dengan hati-hati, tapi jangan terlalu banyak menghabiskan waktu ...

Pilihan Editor

Bagaimana NaturallySpeaking Dapat Belajar dari Email Terkirim - dummies

Bagaimana NaturallySpeaking Dapat Belajar dari Email Terkirim - dummies

Menganalisis e-mail adalah salah satu cara untuk asisten NaturallySpeaking Anda untuk membangun kosa kata Anda. Proses ini membantu dalam dua cara. Ini belajar dari gaya e-mail Anda dan secara otomatis dapat menambahkan alamat e-mail yang Anda gunakan saat ini. Ia bekerja dengan Microsoft Outlook, Outlook. com, Lotus Notes, Gmail, Yahoo! , dan Windows Live Mail. Dari Pusat Akurasi, ...

Bagaimana NaturallySpeaking Berjalan di Latar Belakang - dummies

Bagaimana NaturallySpeaking Berjalan di Latar Belakang - dummies

Secara alamiSpeaking menggunakan beberapa jendela sekaligus. Biasanya, Anda meluncurkan aplikasi, Anda mendapatkan jendela aplikasi, dan Anda bekerja di jendela itu. Akhir dari cerita. Tidak demikian halnya dengan NaturallySpeaking, dan untuk alasan yang bagus: Anda ingin bisa menggunakan input suara di banyak tempat yang berbeda, tidak hanya di satu jendela saja. Inti ...

Bagaimana menambahkan perintah teks otomatis ke nuansa profesional - dummies

Bagaimana menambahkan perintah teks otomatis ke nuansa profesional - dummies

Menambahkan Fitur baru yang hebat yang akan membuat Anda semakin produktif saat menggunakan perintah Dragon Professional Individual Anda. Ini adalah kemampuan untuk menggunakan variabel dalam perintah auto-text Anda. Jadi bagaimana anda bisa menggunakannya? Setelah Anda membuat perintah baru dan menentukan isinya sehingga Anda tidak perlu mengetik ulang ...