Извеждането на линейна регресия в R може да изглежда сложно, но дава ценни прозрения.
Оценка на пригодността на модела: Обърнете внимание на R-квадрат (R²), за да разберете колко добре моделът съответства на данните. По-високият R-квадрат показва по-добро напасване.
Коефициенти: Коефициентите на прогнозните променливи помагат да се интерпретира силата и посоката на връзката.
Проверка на хипотези: Използвайте тестове на хипотези за коефициенти, за да определите тяхната значимост.
Остатъци: Разгледайте графиките на остатъците и хистограмите, за да проверите хомоскедастичността и нормалността.
Изготвяне на прогнози: Използвайте регресионното уравнение, за да направите прогнози въз основа на коефициентите.
Като овладеете тези стъпки и използвате функцията lm() на R, можете да създавате, интерпретирате и извличате ценни прозрения от линейни регресионни модели. Независимо дали изследвате прости връзки между две променливи или по-сложни сценарии с множество предиктори, линейната регресия в R е мощен инструмент за анализ на данни и прогнозиране.
В края на Модул 2 не само ще познавате добре основните концепции на описателната и инференциалната статистика, но и ще имате практически умения за прилагането им в R. Тези знания ще се окажат безценни при вземането на решения, основани на данни, извличането на значими прозрения и решаването на реални проблеми с помощта на данни.
