TÀI LIỆU HAY - CHIA SẺ KHÓA HỌC MIỄN PHÍ

Polynomial Regression, R, and ggplot được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa hai biến trong khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày một số khái niệm căn bản về Polynomial Regression và cách sử dụng R và ggplot để thực hiện phân tích dữ liệu.

Polynomial Regression là gì?

Polynomial Regression là một phương pháp phân tích thống kê để tìm mối quan hệ giữa hai biến bằng cách sử dụng một đa thức. Các đa thức được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa hai biến. Trong Polynomial Regression, chúng ta sử dụng đa thức để dự đoán giá trị đầu ra từ giá trị đầu vào.

R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng để thực hiện phân tích thống kê. R cũng là một môi trường tính toán có thể tích hợp với nhiều công cụ hữu ích để phân tích dữ liệu.

ggplot là gì?

ggplot là một gói phần mềm trong R dùng để tạo ra các biểu đồ đẹp và dễ đọc. ggplot cung cấp cho người dùng các chức năng linh hoạt để thực hiện nhiều loại biểu đồ khác nhau.

Sử dụng R để thực hiện Polynomial Regression

Để thực hiện Polynomial Regression trong R, chúng ta sử dụng hàm lm() có tham số formula để mô hình hóa mối quan hệ giữa hai biến. Chúng ta cũng sử dụng thêm hàm poly() để tạo đa thức.

Ví dụ, chúng ta muốn phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ và độ ẩm. Để làm điều này, chúng ta thực hiện như sau:

```
data(airquality)
library(ggplot2)
fit <- lm(Ozone ~ poly(Temp,3), data = airquality)
summary(fit)
```

Trong đoạn mã trên, chúng ta sử dụng tập dữ liệu "airquality" và tạo một mô hình Polynomial Regression với đa thức bậc 3 để mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiệt độ và ozon. Để hiển thị kết quả, chúng ta sử dụng hàm summary().

Sử dụng ggplot để tạo biểu đồ

Sau khi đã xác định được mô hình Polynomial Regresion, chúng ta có thể sử dụng ggplot để tạo biểu đồ. Trong đoạn mã dưới đây, chúng ta sử dụng ggplot để tạo biểu đồ với nhiệt độ làm trục x và ozon làm trục y:

```
ggplot(data=airquality, aes(x=Temp, y=Ozone)) +geom_point()+stat_smooth(method='lm', formula = y ~ poly(x,3))
```

Trong đoạn mã này, chúng ta sử dụng hàm ggplot() để khởi tạo biểu đồ, và sau đó sử dụng hàm geom_point() để tạo đường gốc. Cuối cùng, chúng ta sử dụng hàm stat_smooth() để thêm đường Regression đa thức.

Kết luận

Polynomial Regression, R, và ggplot rất hữu ích trong phân tích dữ liệu. Chúng ta có thể sử dụng chúng để phân tích mối quan hệ giữa hai biến và tạo ra các biểu đồ đẹp và dễ đọc. Khi tiếp cận với Polynomial Regression, chúng ta cần phải có hiểu biết cơ bản về chúng và sử dụng R và ggplot để thực hiện phân tích dữ liệu.