文件名称:
MechaCar_Statistical_Analysis-源码
开发工具:
文件大小: 96kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明:MechaCar_Statistical_Analysis
我们正在审核生产数据,以获取可能对制造团队有所帮助的见解。
线性回归预测MPG
概述
我们正在执行多元线性回归分析,以识别数据集中的哪些变量(车辆长度,车辆重量,扰流板角度,离地间隙,行驶类型)可用于预测MechaCar原型的mpg。
结果
概括
哪些变量/系数为数据集中的mpg值提供了非随机量的方差?
离地间隙和车辆长度的p值非常低,这表明无效假设不太可能成立,这意味着它们引起的方差量可能是非随机的。 截距的低p值表明我们应该拒绝原假设。
线性模型的斜率是否视为零? 为什么或者为什么不?
零假设是斜率等于或接近0(没有关系给出平线)的模型。 截距的低p值表明我们应该拒绝原假设。 拒绝这一点时,我们是说模型的斜率不为0。变量的变化与车辆的MPG之间存在关系。
这个线性模型可以有效预测MechaCar原型的mpg吗? 为什
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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