Le pagine di aiuto in R presumono che io sappia cosa significano quei numeri, ma non lo so. Sto cercando di capire davvero in modo intuitivo ogni numero qui. Pubblicherò solo l'output e commenterò ciò che ho scoperto. Potrebbero esserci (saranno) errori, poiché scriverò solo ciò che presumo. Principalmente vorrei sapere che cosa significa il valore t nei coefficienti e perché stampano l'errore standard residuo.
Call:
lm(formula = iris$Sepal.Width ~ iris$Petal.Width)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.09907 -0.23626 -0.01064 0.23345 1.17532
Questo è un riepilogo di 5 punti dei residui (la loro media è sempre 0, giusto?). I numeri possono essere usati (indovino qui) per vedere rapidamente se ci sono grandi valori anomali. Inoltre puoi già vederlo qui se i residui sono tutt'altro che distribuiti normalmente (dovrebbero essere distribuiti normalmente).
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3.30843 0.06210 53.278 < 2e-16 ***
iris$Petal.Width -0.20936 0.04374 -4.786 4.07e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Stime , calcolate dalla regressione dei minimi quadrati. Inoltre, l'errore standard è . Mi piacerebbe sapere come viene calcolato. Non ho idea da dove provengano il valore t e il corrispondente valore p. So che dovrebbe essere distribuito normalmente, ma come viene calcolato il valore t?
Residual standard error: 0.407 on 148 degrees of freedom
, immagino. Ma perché lo calcoliamo e cosa ci dice?
Multiple R-squared: 0.134, Adjusted R-squared: 0.1282
, che è . Il rapporto è vicino a 1 se i punti si trovano su una linea retta e 0 se sono casuali. Cos'è il rettangolo R rettificato?
F-statistic: 22.91 on 1 and 148 DF, p-value: 4.073e-06
F e p per l' intero modello, non solo per singoli s come precedenti. Il valore F è . Più cresce, più è improbabile che i non abbiano alcun effetto.