Question

您好我一直致力于线性回归模型，该模型显示教科书的销售速度有多快，例如精装书或平装书，价格和亚马逊销售排名。我通过ANOVA比较找到了正确的模型，现在我有系数，我想知道如何把它变成一个数学方程式，我可以根据它的因子来计算出售书籍的可能性。我的系数是

Coefficients:
                           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                 2.55968    0.51129   5.006 5.80e-07 ***
as.factor(media)2          -1.98238    0.35626  -5.564 2.81e-08 ***
pricelog                   -1.45088    0.18547  -7.823 6.63e-15 ***
rank                        0.14662    0.04209   3.484 0.000500 ***
as.factor(media)2:pricelog  0.24289    0.05378   4.516 6.49e-06 ***
pricelog:rank               0.07424    0.01524   4.871 1.15e-06 ***
as.factor(media)2:rank      0.10647    0.02742   3.883 0.000105 ***

正如你所看到的，我有一些互动，我会将这些互动的系数乘以这些变量数据的乘积，例如对于pricelog：rank，我会将图书的价格乘以销售排名然后乘以系数？

提前致谢

Answer 1

你可以做的是制作一个公式，然后为某些参数绘制

    formula<-2.55968-1.98238(as.factor(media)2)-1.45088pricelog+.14662(rank)+
    .24289(as.factor(media)2*pricelog)+.07424(pricelog*rank)+.10647(as.factor(media)2
   *rank

这就是你的方程式，你可以将pricelog和rank的值逐字相乘，然后将它们乘以系数。

然后你可以设置参数

   as.factor(media)<-#anynumber
   pricelog<-#anynumber
   rank<-#anynumber

然后

   formula

会给你一个确切的值

如何使用交互从线性回归创建公式

1 个答案: