情報科学3

課題1

課題

R のlars パッケージに含まれる diabetes データを使い, 以下の分析を行いなさ い。このデータは、R でlibrary(lars)を実行してパッケージを読み込んだ後 に、data(diabetes) とすれば使える。データの詳細は ?diabetes で確認でき る。

1. diabetes$y を応答変数、diabetes$x の各列（10列ある）を説明変数とす る重回帰モデルを作り、偏回帰係数（パラメタベクトル）を推定しなさい。ただし、すべての変数を標準化してから推定を行いなさい。
2. 同じデータを使って、リッジ回帰を実行し、MSEが最小となる\(\lambda\) を利用した場合の偏回帰係数を示しなさい。
3. 同じデータを使って、ラッソによる推定を実行し、MSEが最小となる\(\lambda\) を利用した場合の偏回帰係数を示しなさい。
4. 制約なしの最小二乗学習、リッジ回帰、ラッソの結果を比較し、どのようなことがわかるか述べなさい。
5. 上の1から4と同じことを、diabetes$x2（64 列ある）の各列を説明変数として実行しなさい。

注意

• 提出期限：2021年10月 24日（日）午後9時 25日（月）正午（日本時間）
• 提出方法：Slack のDM
• 提出するファイル：Rmd を knit したPDFファイル
  • ファイル名：info3_hw01_YourName.pdf (YourName は自分の名前に変えること)
  • グローバルチャンクオプションで echo = TRUE を設定し、Rコードも表示したファイルを提出すること。

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