Подобрав линейную модель мы еще не знаем, насколько мы можем доверять тому, что видим, насколько зависимость действительно существует. Для ответа на этот вопрос нужен статистический тест, и таких тестов возможно два. Есть два способа тестировать значимость связи, мы можем проверить, значима ли модель в целом, при помощи F-критерия, или мы можем проверить значимость конкретных коэффициентов, и тут мы можем использовать два способа:t-критерий и тот же F-критерий.
воскресенье, 18 октября 2020 г.
суббота, 10 октября 2020 г.
Статистика в R : простая линейная регрессия
Регрессионный анализ является развитием идеи корреляционного анализа. Корреляционный анализ позволяет выявить силу и направление связи, а также оценить статистическую значимость этой связи. Регрессионный анализ дает возможность построить модель, описывающую эту связь. То есть с его помощью можно вывести формулу модели и построить график, визуализирующий данную модель.
Статистика в R : корреляционный анализ
Изучение регрессии в R будем на примере работы с встроенными в R данными mtcars. Посмотрим help по этому датафрейму :
Эти данные были извлечены из журнала Motor Trend США в 1974 году, и включает в себя потребление топлива и 10 аспектов автомобильного дизайна и производительности для 32 автомобилей (1973-74 моделей).
Подписаться на:
Сообщения (Atom)