Modele lineaire r


Lorsqu`il y a une valeur de p, il y a une coque et une hypothèse alternative qui lui sont associées. Dans régression linéaire, l`hypothèse nulle est que les coefficients associés aux variables sont égaux à zéro. L`hypothèse alternative est que les coefficients ne sont pas égaux à zéro (c`est-à-dire qu`il existe une relation entre la variable indépendante en question et la variable dépendante). Les modèles pour LM sont spécifiés symboliquement. Un modèle typique a la réponse de formulaire ~ termes où la réponse est le vecteur de réponse (numérique) et les termes est une série de termes qui spécifie un prédicteur linéaire pour la réponse. Une spécification de termes de la forme première + seconde indique tous les termes en premier ensemble avec tous les termes en deuxième avec les doublons supprimés. Une spécification de la forme d`abord: la seconde indique l`ensemble des termes obtenus en prenant les interactions de tous les termes en premier avec tous les termes en deuxième. La spécification première * seconde indique le croisement de la première et de la seconde. C`est le même que premier + deuxième + premier: deuxième. La régression linéaire est utilisée pour prédire la valeur d`une variable de résultat Y basée sur une ou plusieurs variables de prédicteur d`entrée X.

L`objectif est d`établir une relation linéaire (une formule mathématique) entre la ou les variables prédictifs et la variable de réponse, de sorte que, nous pouvons utiliser cette formule pour estimer la valeur de la réponse Y, lorsque seules les valeurs de prédicteurs (XS) sont connues. Tu l`as fait jusqu`à la fin! La régression linéaire est un sujet important, et il est là pour rester. Ici, j`ai présenté quelques astuces qui peuvent aider à accorder et de prendre le plus d`avantage d`un tel algorithme puissant, mais si simple. Vous avez également appris à comprendre ce qui se cache derrière ce modèle statistique simple et comment vous pouvez le modifier en fonction de vos besoins. Vous pouvez également explorer d`autres options en tapant „? LM“ sur la console R et en regardant les différents paramètres non couverts ici. Si vous êtes intéressé à plonger dans des modèles statistiques, aller de l`avant et de vérifier le cours sur la modélisation statistique dans R. Une régression linéaire est un modèle statistique qui analyse la relation entre une variable de réponse (souvent appelée y) et une ou plusieurs variables et leurs interactions (souvent appelées variables x ou explicatives). Vous faites ce genre de relations dans votre tête tout le temps, par exemple lorsque vous calculez l`âge d`un enfant en fonction de sa taille, vous êtes en supposant que l`aîné, elle est, le plus grand qu`elle sera. La régression linéaire est l`un des modèles statistiques les plus élémentaires là-bas, ses résultats peuvent être interprétés par presque tout le monde, et il a été autour depuis le 19ème siècle. C`est précisément ce qui rend la régression linéaire si populaire. C`est simple, et il a survécu pendant des centaines d`années.

Même si elle n`est pas aussi sophistiquée que d`autres algorithmes comme les réseaux neuronaux artificiels ou les forêts aléatoires, selon une enquête réalisée par KD Nuggets, la régression a été l`algorithme le plus utilisé par les scientifiques de données en 2016 et 2017. Il est même prédit qu`il va encore être utilisé dans l`année 2118! Dans R, la fonction LM () ou «modèle linéaire» peut être utilisée pour créer un modèle de régression simple. La fonction LM () accepte un certain nombre d`arguments («ajustement de modèles linéaires», n.d.). La liste suivante explique les deux paramètres les plus couramment utilisés. # Régression linéaire multiple exemple d`ajustement <-LM (y ~ x1 + x2 + x3, Data = mydata) résumé (ajustement) # afficher les résultats cela peut sembler un peu compliqué, mais en général, pour les modèles qui correspondent bien aux données, R ² est proche de 1. Les modèles qui correspondent mal aux données ont R ² près de 0. Dans les exemples ci-dessous, le premier a un R ² de 0,02; Cela signifie que le modèle n`explique que 2% de la variabilité des données. Le second a un R ² de 0,99, et le modèle peut expliquer 99% de la variabilité totale. * * montage des modèles linéaires. (n.d.). (Consulté le 22 novembre 2009 à partir de http://sekhon.berkeley.edu/library/stats/html/lm.html même si les attributs de série temporelle sont conservés, ils ne sont pas utilisés pour aligner les séries, de sorte que le décalage temporel d`un régressor retardé ou différencié soit ignoré.

Il est recommandé de préparer un argument de données par TS. Intersect (…, dframe = TRUE), puis d`appliquer un na. action approprié à ce bloc de données et d`appeler LM avec na. action = NULL afin que les valeurs résiduelles et ajustées soient des séries chronologiques.