Einfache Lineare Regression in R | R-Tutorial 5.1 | MarinStatsLectures

Wie du ein lineares Regressionsmodell in R anpasst, Zusammenfassungen erstellst und eine ANOVA-Tabelle generierst.

◼︎ Was dich in diesem R-Video-Tutorial erwartet:

► lernen, wann man ein Regressionsmodell einsetzt und wie man die Funktion "lm" in R nutzt, um ein lineares Regressionsmodell für die eigenen Daten anzupassen
► Zusammenfassungen für dein Regressionsmodell mit der "summary"-Funktion in R erstellen; diese können Intercept, Teststatistik, p-Wert und Schätzungen der Steigung deines linearen Regressionsmodells enthalten
► vertraut werden mit dem Residualfehler: einer Messgröße für die Streuung der Beobachtungen um die Regressionsgerade
► lernen, wie man in R die Attribute des einfachen linearen Regressionsmodells mit der "attributes"-Funktion abfragt, bestimmte Attribute aus dem Regressionsmodell mit dem Dollarzeichen ($) extrahiert, eine Regressionsgerade in einem Plot mit der "abline"-Funktion hinzufügt und Farbe oder Linienstärke der Regressionsgeraden ändert.
► In diesem Tutorial zeige ich dir auch, wie du die Koeffizienten des einfachen linearen Regressionsmodells mit der "coef"-Funktion abrufst oder Konfidenzintervalle für das Regressionsmodell mit der "confint"-Funktion erstellst; zudem lernst du, das Konfidenzniveau über das Argument "level" innerhalb der "confint"-Funktion anzupassen.
► Du wirst auch lernen, die ANOVA-Tabelle für das lineare Regressionsmodell mit der "anova"-Funktion zu erstellen, die Beziehung zwischen der ANOVA-Tabelle und dem F-Test der Regressionszusammenfassung zu erkunden und die Verbindung zwischen dem Residualstandardfehler und...