analiza de Regresie este un foarte larg utilizat instrument statistic pentru a stabili un model de relație între două variabile. Una dintre aceste variabile se numește variabilă predictor a cărei valoare este adunată prin experimente. Cealaltă variabilă se numește variabilă de răspuns a cărei valoare este derivată din variabila predictor.,

în regresia liniară aceste două variabile sunt legate printr-o ecuație, unde exponentul (puterea) ambelor variabile este 1. Matematic o relație liniară reprezintă o linie dreaptă atunci când reprezentate grafic ca un grafic. O relație neliniară în care exponentul oricărei variabile nu este egal cu 1 creează o curbă.

ecuația matematică generală pentru o regresie liniară este –

y = ax + b

următoarea este descrierea parametrilor utilizați −

• y este variabila de răspuns.

• x este variabila predictor.,

• a și b sunt constante care sunt numite coeficienții.

pași pentru a stabili o regresie

un exemplu simplu de regresie este prezicerea greutății unei persoane atunci când înălțimea sa este cunoscută. Pentru a face acest lucru trebuie să avem relația dintre înălțimea și greutatea unei persoane.

pașii pentru a crea relația este −

• efectuați experimentul de colectare a unui eșantion de valori observate ale înălțimii și greutății corespunzătoare.

• creați un model de relație utilizând funcțiile lm() din R.,găsiți coeficienții din modelul creat și creați ecuația matematică folosind aceste

• obțineți un rezumat al modelului de relație pentru a cunoaște eroarea medie în predicție. De asemenea, numite reziduuri.

• Pentru a prezice greutatea de persoane noi, de a folosi prezice funcția() în R.

de Intrare de Date

mai Jos este un model de date reprezintă observații −

# Values of height151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131# Values of weight.63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48

lm() Funcția

Această funcție creează un model de relație între predictor și variabilă de răspuns.,

Sintaxa

sintaxa de bază pentru lm() în funcție de regresie liniară este −

lm(formula,data)

Următoarele este o descriere a parametrilor de folosit −

• formula este un simbol care prezintă relația dintre x și y.

• date este vectorul pe care formula va fi aplicat.,elationship Model & obține Coeficienții

  x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48)# Apply the lm() function.relation <- lm(y~x)print(relation)

  Când vom executa codul de mai sus, se produce următorul rezultat −

  Call:lm(formula = y ~ x)Coefficients:(Intercept) x -38.4551 0.6746 

  Ia Sumar de Relația

  Când vom executa codul de mai sus, se produce următorul rezultat −

  prezice Funcția ()

  Sintaxa

  sintaxa de bază pentru a prezice() în regresie liniară este −

  predict(object, newdata)

  Următoarele este o descriere a parametrilor de folosit −

  • obiect este formula care este deja creat folosind funcția lm ().,newdata este vectorul care conține noua valoare pentru variabila predictor.

  Prezice greutatea de persoane noi

  Când vom executa codul de mai sus, se produce următorul rezultat −

   1 76.22869 

  Vizualiza Regresie Grafic

  Când vom executa codul de mai sus, se produce următorul rezultat −

  

  Publicitate