R de regressão linear

As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo R de regressão linear.

Sintaxe Use este algoritmo para encontrar tendências nos dados. Este algoritmo executa a análise de regressão de uma variável. Ele determina como uma variável individual influencia outra variável usando a biblioteca R de fonte aberta.
Nota O tipo de dados da coluna usado durante a pontuação do modelo deve ser igual ao tipo de dados das colunas usado durante a construção do modelo.
Propriedades do algoritmo R de regressão linear
Tabela 1: Propriedades do algoritmo
Propriedade Descrição
Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste algoritmo.
Valores possíveis:
  • Preencher: preenche os valores em falta na coluna de destino.
  • Tendência: prevê os valores da coluna dependente e adiciona uma coluna extra na saída que contenha os valores previstos.
Coluna independente Selecione a coluna de entrada com a qual você deseja executar a análise de regressão.
Coluna dependente Selecione a coluna de destino com a qual você deseja executar a análise de regressão.
Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta.
Possíveis métodos:
  • Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contenham os valores em falta na coluna independente ou dependente.
  • Manter: o algoritmo retém os registros que contenham valores em falta durante o cálculo.
  • Parar: o algoritmo para a execução se um valor está em falta na coluna independente ou na coluna dependente.
Permitir único ajuste Um valor booleano - se definido como verdadeiro, os coeficientes com alias serão ignorados na matriz de covariância de coeficiente. Se definido como falso, um modelo com coeficientes com alias produzirá um erro.

Um modelo com coeficientes com alias significa que a matriz quadrada x*x é única.

Contrastes Selecione a lista de contrastes, que deseja usar para fatores que aparecem como variáveis no modelo.
Nome da coluna prevista Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os valores previstos.