Lösungen

Aufgabe SLR 1 Lsg

  album1       <- read.delim("Daten/Album Sales 1.dat", header = TRUE)
  ggplot(album1, aes(x = adverts, y = sales)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method=lm, se=FALSE) +
    theme_bw()
  albumSales.1 <- lm(sales ~ adverts, data = album1)
  pander(summary(albumSales.1))
  
# #---- Modell1_Pred_1
#   
#   new_input <- data.frame(educ = 10:14)
#   pander(predict(model_1, newdata = new_input), style = "rmarkdown")

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Aufgabe MLR 1 Lsg

  album2       <- read.delim("Daten/Album Sales 2.dat", header = TRUE)
  # Erstes Modell
  albumSales.2 <- lm(sales ~ adverts, data = album2)
  # zweites Modell
  albumSales.3 <- lm(sales ~ adverts + airplay + attract, data = album2)
  # Ausgabe Ergebnisse
  pander(summary(albumSales.2))
  pander(summary(albumSales.3))
  # Modellvergleich
  anova(albumSales.2, albumSales.3)
  Tol <- 1/vif(albumSales.3)
  VIF <- vif(albumSales.3)

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