كيفية استخدام عامل التلدة (~) في r

يمكنك استخدام عامل التلدة ( ~ ) في R لفصل الجانب الأيسر من المعادلة عن الجانب الأيمن.

يتم استخدام هذا العامل بشكل شائع مع الدالة lm() في R، والتي تُستخدم لملاءمة نماذج الانحدار الخطي .

بناء الجملة الأساسي للدالة lm() هو:

 model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)

يمثل اسم المتغير الموجود على الجانب الأيسر من عامل التلدة (y) متغير الاستجابة .

تمثل أسماء المتغيرات الموجودة على الجانب الأيمن من عامل التلدة (x1، x2) متغيرات التوقع .

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام عامل التلدة هذا في سيناريوهات مختلفة.

المثال 1: استخدام عامل التلدة مع متغير التوقع

لنفترض أننا نلائم نموذج الانحدار الخطي البسيط التالي في R:

 model <- lm(y ~ x, data=df)

يحتوي نموذج الانحدار هذا على متغير الاستجابة (y) ومتغير التوقع (x).

إذا كتبنا معادلة الانحدار هذه بالتدوين الإحصائي، فستبدو كما يلي:

ص = β ₀ + β ₁ س

المثال 2: استخدام عامل التلدة مع متغيرات التوقع المتعددة

لنفترض أننا نلائم نموذج الانحدار الخطي المتعدد التالي في R:

 model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=df)

يحتوي نموذج الانحدار هذا على متغير استجابة واحد (y) وثلاثة متغيرات تنبؤية (x1، x2، x3).

إذا كتبنا معادلة الانحدار هذه بالتدوين الإحصائي، فستبدو كما يلي:

ص = β ₀ + β ₁ × ₁ + β ₂ × ₂ + β ₃ × ₃

مثال 3: استخدام عامل التلدة مع عدد غير معروف من متغيرات التوقع

لنفترض أننا نلائم نموذج الانحدار الخطي المتعدد التالي في R:

 model <- lm(y ~ ., data=df)

يشير بناء الجملة هذا إلى أننا نرغب في استخدام y كمتغير الاستجابة وجميع المتغيرات الأخرى في إطار البيانات كمتغيرات متوقعة.

يكون بناء الجملة هذا مفيدًا عندما نريد ملاءمة نموذج الانحدار مع عدد كبير من المتغيرات المتوقعة، ولكننا لا نريد إدخال الاسم الفردي لكل متغير متنبئ.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية استخدام الوظائف الشائعة الأخرى في R:

كيفية استخدام عامل علامة الدولار ($) في R
كيفية استخدام عامل التشغيل “NOT IN” في R
كيفية استخدام عامل التشغيل %in% في R