Rezultati linearne regresije u R-u mogu delovati kompleksno, ali pružaju vredne uvide.
Procena Adekvatnosti Modela: Obratite pažnju na R-kvadrat (R²) kako biste razumeli koliko dobro model odgovara podacima. Viši R-kvadrat ukazuje na bolje prilagođavanje.
Koeficijenti: Koeficijenti prediktorskih varijabli pomažu u tumačenju snage i smera odnosa.
Testiranje hipoteza: Koristite testove hipoteza na koeficijentima kako biste utvrdili njihovu značajnost.
Reziduali: Pregledajte rezidualne plotove i histogram kako biste proverili homoskedastičnost i normalnost.
Pravljenje predikcija: Koristite svoju regresionu jednačinu kako biste pravili predikcije na osnovu koeficijenata.
Usavršavajući ove korake i koristeći funkciju lm() u R-u, možete kreirati, tumačiti i izvući vredne uvide iz modela linearne regresije. Bez obzira da li istražujete jednostavne odnose između dve varijable ili složenije scenarije sa više prediktora, linearna regresija u R-u je moćan alat za analizu podataka i predikciju.
Do kraja Modula 2, ne samo da treba da budete dobro upoznati sa osnovnim konceptima deskriptivne i inferencijalne statistike, već i da ste ovladali praktičnim veštinama za njihovu primenu u R-u. Ovo znanje će se pokazati neprocenjivim prilikom donošenja odluka zasnovanih na podacima, izvlačenja zaključaka iz tih podataka i rešavanja realnih problema koristeći podatke.
