Zajęcia nr 5. Regresja do wielu zmiennych i modele liniowe

Slajdy są tutaj

Popatrzmy na zbiory danych:

  • Dzielnice Denver (zmienne to : populacja (X1), % zmiany populacji (X2), % dzieci <18 w populacji (X3), % korzystających z darmowych obiadów (X4), zmiana dochodów (X5), wskaźnik przestępczości (/1000 mieszkańców)(X6), zmiana wsk. przestępczości (X7)). Dane pochodzą z Piton foundation
  • Samochody (dane pochodzą z Kelly Blue Book)

Zadanie 1. Wczytaj te dane do R’a przy pomocy funkcji read.csv. Zwróć uwagę na inne prametry np (sep=”t”)

Zadanie 2. Wyrysuj zależności parami przy pomocy funkcji plot()

Zadanie 3. Znajdź dobry model liniowy opisujący  wsp. przestępczośći (X6) i zmiane przestepczości (X7)

Zadanie 4. Znajdz model liniowy opisujący dobrze cenę samochodu

Zadanie 5. Które zmienne mają największy wplyw na zmienne objasniane

Zadanie 6. Jak zachowuja sie reszty w wyznaczonych modelach liniowych

Zadanie 7. Sprobuj zainstalowac pakiet glmnet i znalezc oszczedne modele opisujace zmiennosc przestepczosci w dzielnicach

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *