3
Statistique Descriptive Multidimensionnelle - IG2 La régression linéaire avec R L’objectif de ce TD est de vous faire manipuler les commandes de bases permettant d’effectuer une régression linéaire sous R mais également de contrôler vos résultats, sélectionner les modèles et effectuer des représentations graphiques. NB : Il est inutile de se dépêcher de taper les commandes du TP en vitesse (et de prendre une avance artificielle sans rien comprendre à leur signification…surtout pour ceux qui ne viennent qu’irrégulièrement en cours). Replacez ce TD dans le cadre de ce que vous connaissez déjà de R et du cours. 1/ Afin de pouvoir conserver certaines données si vous le souhaitez, effectuez un changement de répertoire de travail. 2/ Nous allons utiliser un jeu de données simple déjà implanté. data() data(cars) cars Que représente ce jeu de données (attention aux unités) ? names(cars) Comment doit-on appeler les variables ? dim(cars) Quelle est la taille de la matrice ? plot(cars) Est-ce que la représentation graphique est adaptée ? La régression linéaire multidimensionnelle est obtenue très simplement par la commande lm. ?lm Notez au passage que lm ne sert pas uniquement à la régression linéaire mais permet également d’implémenter d’autres modèles (analyse de variance notamment). Notez aussi qu’il est nécessaire de spécifier le modèle dans la syntaxe de lm. Un coup d ‘œil aux exemples en bas de page permet de comprendre que la formule se met sous la forme : Y ~ X 1 + X 2 + … + X p On y va… reg<-lm(dist~speed,cars) reg Pas terrible. On aurait pu dire bien des choses encore… Faisons connaissance avec l’objet que nous venons de construire attributes(reg) Sa carte d’identité… La fonction lm est tellement importante que l’on a crée une classe pour elle toute seule. On voit également dans la rubrique « names » que l’objet reg contient un certain nombre d’informations qui ne sont manifestement pas affichées par la command reg. summary(reg) C’est nettement mieux.

reglin

Embed Size (px)

DESCRIPTION

re

Citation preview

La rgression linaire avec R

Statistique Descriptive Multidimensionnelle - IG2

La rgression linaire avec R

Lobjectif de ce TD est de vous faire manipuler les commandes de bases permettant deffectuer une rgression linaire sous R mais galement de contrler vos rsultats, slectionner les modles et effectuer des reprsentations graphiques.

NB: Il est inutile de se dpcher de taper les commandes du TP en vitesse (et de prendre une avance artificielle sans rien comprendre leur significationsurtout pour ceux qui ne viennent quirrgulirement en cours). Replacez ce TD dans le cadre de ce que vous connaissez dj de R et du cours.

1/ Afin de pouvoir conserver certaines donnes si vous le souhaitez, effectuez un changement de rpertoire de travail.

2/ Nous allons utiliser un jeu de donnes simple dj implant.

data()

data(cars)

carsQue reprsente ce jeu de donnes (attention aux units) ?

names(cars)Comment doit-on appeler les variables?

dim(cars)Quelle est la taille de la matrice?

plot(cars)Est-ce que la reprsentation graphique est adapte ?

La rgression linaire multidimensionnelle est obtenue trs simplement par la commande lm.

?lmNotez au passage que lm ne sert pas uniquement la rgression linaire mais permet galement dimplmenter dautres modles (analyse de variance notamment).

Notez aussi quil est ncessaire de spcifier le modle dans la syntaxe de lm. Un coup d il aux exemples en bas de page permet de comprendre que la formule se met sous la forme:

Y ~ X1 + X2 + + Xp

On y va

reg