## # R2 for Linear Regression
## R2: 0.107
## adj. R2: 0.094
## # R2 for Linear Regression
## R2: 0.107
## adj. R2: 0.101
## # R2 for Linear Regression
## R2: 0.000
## adj. R2: -0.007
## # R2 for Linear Regression
## R2: 0.108
## adj. R2: 0.088
105 mario-compare-models
lm
regression
interaction
computer
Schlüsselwörter
Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression
105.1 Aufgabe
Variieren Sie das folgende Modell mit einer bzw. beiden UV bzw. mit Interaktionseffekt. Welches Modell ist am besten?
lm_mario_2uv <- lm(total_pr ~ start_pr + ship_pr, data = mariokart %>% filter(total_pr < 100))
Hinweise:
- Nutzen Sie den Datensatz
mariokart. - Bonus: Visualisieren Sie das Streudiagramm!
Den Datensatz können Sie hier beziehen:
105.2 Lösung
Modelle berechnen:
Modellgüten ausgeben lassen:
105.3 BONUS
Visualisieren Sie das Streudiagramm!

