316  lm1

Schlüsselwörter

Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression

317 Question

Laden Sie den Datensatz mtcars aus dieser Quelle.

Berechnen Sie eine Regression mit mpg als Ausgabevariable und hp als Eingabevariable!

Welche Aussage ist für diese Analyse richtig?

317.1 Answerlist

• mpg und hp sind positiv korreliert laut dem Modell.
• Der Achsenabschnitt ist nahe Null.
• Die Analyse beinhaltet einen nominal skalierten Prädiktor.
• Das geschätzte Betagewicht für hp liegt bei 30.099.
• Das geschätzte Betagewicht für hp liegt bei -0.068.

318 Solution

Das geschätzte Betagewicht für hp liegt bei -0.068.

Die Analyse könnte so aussehen:

library(tidyverse)
library(easystats)
mtcars <- read_csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/datasets/mtcars.csv")

lm1 <- lm(mpg ~ hp, data = mtcars)

parameters(lm1) 

318.1 Answerlist

• Falsch
• Falsch
• Falsch
• Falsch
• Richtig

319 Meta-information

exname: lm1 extype: schoice exsolution: 00001 exshuffle: FALSE

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Categories:

• regression
• lm
• stats-nutshell
• schoice