Începe Sesiunea

Unități

Despre Noi

EN | PT | TR | RO | BG | SR
;


PREVIOUS TOPIC


NEXT TOPIC

Modulul 2: Statistică descriptivă și inferențială




Regresia liniară în R: modelarea relațiilor și perspectivele desenului


  • Regresia liniară este o piatră de temelie a modelării statistice, permițându-ne să înțelegem relațiile dintre variabile și să facem predicții. În această secțiune, vom acoperi:
  • Înțelegerea regresiei liniare: o introducere cuprinzătoare în regresia liniară, ipotezele și aplicațiile sale. Veți învăța când să utilizați regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă.
  • Modelarea relațiilor: Vom explora cum să construim modele de regresie în R. Veți deveni priceput în definirea variabilelor predictoare și de răspuns, potrivirea modelului și interpretarea rezultatelor.
  • Interpretarea rezultatului regresiei: ieșirea regresiei liniare poate fi complexă. O vom descompune, explicând cum să evaluăm bunătatea modelului de potrivire, să înțelegem coeficienții și semnificația lor și să facem predicții folosind ecuația de regresie.

Regresia liniară este o tehnică statistică puternică pentru modelarea relațiilor dintre variabile și realizarea de predicții. Iată cum se efectuează regresia liniară în R:


» 1. Înțelegerea regresiei liniare

Regresia liniară simplă: este folosită atunci când doriți să înțelegeți relația dintre două variabile, una ca predictor (variabilă independentă) și cealaltă ca răspuns (variabilă dependentă). De exemplu, evaluarea relației dintre numărul de ore studiate și scorurile la examene.

Regresia liniară multiplă: Această metodă vă permite să examinați relația dintre variabila răspuns și variabilele predictoare multiple. Este ideal pentru situațiile în care rezultatul depinde de mai mult de un factor. De exemplu, estimarea venitului unei persoane pe baza educației sale, a anilor de experiență și a vârstei.


» 2. Modelarea relaţiilor

În R, puteți efectua regresia liniară folosind funcția lm ( ). Pentru o regresie liniară simplă, ați face:

 

lm_model <- lm ( variabilă_răspuns ~ variabilă_predictor , date = cadru_date_voastră )

 

Și pentru regresia liniară multiplă:

 

mlm_model <- lm ( variabilă_răspuns ~ predictor1 + predictor2 + predictor3, data = your_data_frame )

Puteți vizualiza modelul dvs. de regresie folosind diagrame de dispersie și puteți adăuga linia de regresie pentru o regresie liniară simplă. Pentru regresia liniară multiplă, diagramele de regresie parțială ajută la vizualizarea relațiilor dintre variabilele predictoare și răspuns.


» 3. Interpretarea rezultatului regresiei

Ieșirea regresiei liniare în R poate părea complexă, dar oferă informații valoroase.

Evaluarea potrivirii modelului: acordați atenție R-pătratului (R²) pentru a înțelege cât de bine se potrivește modelul cu datele. Un R-pătrat mai mare indică o potrivire mai bună.

Coeficienți: coeficienții variabilelor predictoare ajută la interpretarea puterii și direcției relației.

Testarea ipotezei: Utilizați teste de ipoteză pe coeficienți pentru a determina semnificația acestora.

Reziduuri: Examinați diagramele reziduale și histogramele pentru a verifica homoscedasticitatea și normalitatea.

Efectuarea de predicții: utilizați ecuația de regresie pentru a face predicții pe baza coeficienților.

Stăpânind acești pași și folosind funcția lm ( ) a lui R, puteți crea, interpreta și extrage informații valoroase din modelele de regresie liniară. Indiferent dacă explorați relații simple între două variabile sau scenarii mai complexe cu mai mulți predictori, regresia liniară în R este un instrument puternic pentru analiza și predicția datelor.

Până la sfârșitul Modulului 2, nu numai că vei fi bine versat în conceptele fundamentale ale statisticii descriptive și inferențiale, dar vei fi și dotat cu abilitățile practice pentru a le implementa în R. Aceste cunoștințe se vor dovedi neprețuite în luarea deciziilor bazate pe date, desenând perspective semnificative și rezolvarea problemelor din lumea reală folosind date.


PontoPR