ログラジアのR - 回帰分析

Question

回帰分析を行い、データセットdiamonds.csvの最適モデルをggplot2に見つけようとします。私は価格（応答変数）vsカラットを使用し、私は線形回帰、二次および三次回帰を実行します。このラインは最適ではありません。私は最高のフィッティング・ラインを持つエクセルからの対数を理解します。しかし、対数フィッティング線を見つけるためにRでコーディングする方法を理解できませんでした。誰でも助けることができますか？モデル2カラット対

model<-lm(price~carat, data = diamonds) 

価格を比較

はどのように取得するにはRでログをコーディングすることができますMODEL3

model3 <- lm(price~carat + I(carat^2) + I(carat^3), data = diamonds) 

に立方

model2<-lm(price~carat + I(carat^2), data = diamonds) 

使用を比較するために、多項式を使用していますExcelと同じ結果ですか？

Y = 0.4299ln（X） - 2.5495 R²= 0.8468

ありがとう！

Answer 1

excel y = 0.4299ln(x) - 2.5495から報告した結果には、多項式または3次項は含まれていません。あなたは何をしようとしているのですか？ priceは非常に歪曲されており、「収入」と同様にログを取るのが一般的です。これはまたあなたが参照しているR2を提供しますが、インターセプトパラメータとカラットパラメータの係数は非常に異なります。

m1 <- lm(log(price) ~ carat, data = diamonds) 
summary(m1) 
Call: 
lm(formula = log(price) ~ carat, data = diamonds) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-6.2844 -0.2449 0.0335 0.2578 1.5642 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 6.215021 0.003348 1856 <2e-16 *** 
carat  1.969757 0.003608  546 <2e-16 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.3972 on 53938 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.8468, Adjusted R-squared: 0.8468 
F-statistic: 2.981e+05 on 1 and 53938 DF, p-value: < 2.2e-16