{"id":1406,"date":"2023-07-26T12:37:50","date_gmt":"2023-07-26T12:37:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-fittizie-in-r\/"},"modified":"2023-07-26T12:37:50","modified_gmt":"2023-07-26T12:37:50","slug":"variabili-fittizie-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-fittizie-in-r\/","title":{"rendered":"Come creare variabili fittizie in r (passo dopo passo)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Una variabile fittizia<\/a> \u00e8 un tipo di variabile che creiamo nell’analisi di regressione in modo da poter rappresentare una variabile categoriale come variabile numerica che assume uno dei due valori: zero o uno.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di avere il seguente set di dati e di voler utilizzare l’et\u00e0<\/em> e lo stato civile<\/em> per prevedere il reddito<\/em> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Per utilizzare lo stato civile<\/em> come variabile predittiva in un modello di regressione, dobbiamo convertirlo in una variabile fittizia.<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 attualmente si tratta di una variabile categoriale che pu\u00f2 assumere tre valori diversi (“Single”, “Sposato” o “Divorziato”), dobbiamo creare k<\/em> -1 = 3-1 = 2 variabili dummy.<\/span><\/p>\n

Per creare questa variabile fittizia, possiamo lasciare “Single” come valore base poich\u00e9 appare pi\u00f9 spesso. Quindi, ecco come convertiremo lo stato civile<\/em> in variabili fittizie:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come creare variabili fittizie per questo set di dati esatto in R e quindi eseguire l’analisi di regressione utilizzando queste variabili fittizie come predittori.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n

Innanzitutto, creiamo il set di dati in R:<\/span><\/p>\n

 #create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (income=c(45000, 48000, 54000, 57000, 65000, 69000,\n                          78000, 83000, 98000, 104000, 107000),\n                 age=c(23, 25, 24, 29, 38, 36, 40, 59, 56, 64, 53),\n                 status=c('Single', 'Single', 'Single', 'Single',\n                          'Married', 'Single', 'Married', 'Divorced',\n                          'Divorced', 'Married', 'Married'))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n   income age status\n1 45000 23 Single\n2 48000 25 Single\n3 54000 24 Single\n4 57000 29 Single\n5 65000 38 Married\n6 69000 36 Single\n7 78000 40 Married\n8 83000 59 Divorced\n9 98000 56 Divorced\n10 104000 64 Married\n11 107000 53 Married<\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 2: crea le variabili fittizie<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Successivamente, possiamo utilizzare la funzione ifelse()<\/strong> in R per definire variabili fittizie e quindi definire il frame di dati finale che vorremmo utilizzare per costruire il modello di regressione:<\/span><\/p>\n
 #create dummy variables<\/span>\nmarried <- ifelse<\/span> (df$status ==<\/span> ' Married<\/span> ', 1, 0)\ndivorced <- ifelse<\/span> (df$status ==<\/span> ' Divorced<\/span> ', 1, 0)\n\n#create data frame to use for regression\n<\/span>df_reg <- data. frame<\/span> (income = df$income,\n                     age = df$age,\n                     married = married,\n                     divorced = divorced)\n\n#view data frame\n<\/span>df_reg\n\n   income age married divorced\n1 45000 23 0 0\n2 48000 25 0 0\n3 54000 24 0 0\n4 57000 29 0 0\n5 65000 38 1 0\n6 69000 36 0 0\n7 78000 40 1 0\n8 83000 59 0 1\n9 98000 56 0 1\n10 104000 64 1 0\n11 107000 53 1 0\n<\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 3: eseguire la regressione lineare<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Infine, possiamo utilizzare la funzione lm()<\/strong> per adattare un modello di regressione lineare multipla:<\/span><\/p>\n
 #create regression model\n<\/span>model <- lm<\/span> (income ~ age + married + divorced, data=df_reg)\n\n#view regression model output\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nlm(formula = income ~ age + married + divorced, data = df_reg)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-9707.5 -5033.8 45.3 3390.4 12245.4 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   \n(Intercept) 14276.1 10411.5 1.371 0.21266   \nage 1471.7 354.4 4.152 0.00428 **\nmarried 2479.7 9431.3 0.263 0.80018   \ndivorced -8397.4 12771.4 -0.658 0.53187   \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 8391 on 7 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9008, Adjusted R-squared: 0.8584 \nF-statistic: 21.2 on 3 and 7 DF, p-value: 0.0006865\n<\/strong><\/pre>\n
 La retta di regressione adattata risulta essere:<\/span><\/p>\n
 Reddito = 14.276,1 + 1.471,7*(et\u00e0) + 2.479,7*(sposato) \u2013 8.397,4*(divorziato)<\/span><\/p>\n
 Possiamo utilizzare questa equazione per trovare il reddito stimato di un individuo in base all’et\u00e0 e allo stato civile. Ad esempio, una persona di 35 anni sposata avrebbe un reddito stimato di $ 68.264<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 Reddito = 14.276,2 + 1.471,7*(35) + 2.479,7*(1) \u2013 8.397,4*(0) = $ 68.264<\/span><\/p>\n
 Ecco come interpretare i coefficienti di regressione nella tabella:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  Intercetta:<\/strong> l’intercetta rappresenta il reddito medio di una singola persona di et\u00e0 pari a zero. Ovviamente non si possono avere zero anni, quindi non ha senso interpretare l’intercetta da sola in questo particolare modello di regressione.<\/span><\/li>\n
  •  Et\u00e0:<\/strong> ogni anno di aumento dell\u2019et\u00e0 \u00e8 associato a un aumento medio di 1.471,70 dollari di reddito. Poich\u00e9 il valore p (0,004) \u00e8 inferiore a 0,05, l\u2019et\u00e0 \u00e8 un predittore statisticamente significativo del reddito.<\/span><\/li>\n
  •  Sposato:<\/strong> una persona sposata guadagna in media $ 2.479,70 in pi\u00f9 di una persona single. Poich\u00e9 il valore p (0,800) non \u00e8 inferiore a 0,05, questa differenza non \u00e8 statisticamente significativa.<\/span><\/li>\n
  •  Divorziato:<\/strong> una persona divorziata guadagna in media $ 8.397,40 in meno di una persona single. Poich\u00e9 il valore p (0,532) non \u00e8 inferiore a 0,05, questa differenza non \u00e8 statisticamente significativa.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
     Poich\u00e9 entrambe le variabili dummy non erano statisticamente significative, potremmo rimuovere lo stato civile<\/em> come predittore dal modello, poich\u00e9 non sembra aggiungere valore predittivo al reddito.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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