Для набора данных sleep75 рассмотрим линейную регрессию sleep на totwrk, male Объясняющие: totwrk & male, контрольных нет
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) totwrk male
3573.20 -0.17 88.84 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных sleep75 рассмотрим линейную регрессию sleep на totwrk, male, smsa, age, south, yngkid, marr, union Объясняющие: totwrk & male, остальные - контрольные
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) totwrk male smsa age south
3446.83 -0.17 87.11 -54.19 2.71 102.27
yngkid marr union
-13.05 31.36 11.87 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных sleep75 рассмотрим линейную регрессию sleep на log(hrwage), smsa, totwrk, male, marr, age, south, yngkid Объясняющие: log(hrwage) & smsa, остальные - контрольные
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) log(hrwage) smsa totwrk male marr
3440.19 -1.39 -36.96 -0.16 36.87 53.34
age south yngkid
2.37 76.27 47.92 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Замечание: в исходнои датасете 706 наблюдений, регрессия была оценена на 532 наблюдениям. Как это можно объяснить?
Для набора данных wage2 рассмотрим линейную регрессию log(wage) на age, IQ Объясняющие: age & IQ, контрольных нет
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) age IQ
5.077 0.024 0.009 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных wage2 рассмотрим линейную регрессию log(wage) на age, IQ, south, urban, married, KWW Объясняющие: age & IQ, остальные - контрольные
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) age IQ south urban married
5.126 0.014 0.007 -0.101 0.165 0.191
KWW
0.007 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных Labour рассмотрим линейную регрессию log(output) на log(capital), log(labour) Объясняющие: log(capital) & log(labour), контрольных нет
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) log(capital) log(labour)
-1.711 0.208 0.715 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных Labour рассмотрим линейную регрессию log(output) на log(capital), log(labour), log(wage) Объясняющие: log(capital) & log(labour), остальные - контрольные
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) log(capital) log(labour) log(wage)
-5.007 0.149 0.720 0.921 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных Electricity рассмотрим линейную регрессию log(cost) на log(q) Объясняющие: log(q) контрольных нет
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) log(q)
-3.841 0.836 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных
Для набора данных Electricity рассмотрим линейную регрессию log(cost) на log(q), log(pl), log(pf), log(pk) Объясняющие: log(q), остальные - контрольные
Запишите спецификацию модели
Результаты подгонки
(Intercept) log(q) log(pl) log(pf) log(pk)
-7.472 0.838 0.044 0.713 0.188 Дайте интерпретацию оценкам коэффициентов при объясняющих переменных