Napište jednoduchý jednorozměrný regresní model

V tomto prvním programovacím cvičení vytvoříš vzorec pro definici úlohy s jednou proměnnou a poté na data natrénuješ lineární model. K dispozici máš data o míře nezaměstnanosti mužů a žen ve Spojených státech za několik let (zdroj).

Úkolem je předpovědět míru nezaměstnanosti žen na základě pozorované míry nezaměstnanosti mužů. Výstupní proměnná je female_unemployment a vstupní proměnná je male_unemployment.

Znaménko koeficientu proměnné ti napoví, zda výstup s růstem proměnné roste (+), nebo klesá (-).

Připomeň si, jak se volá funkce lm() (dokumentace):

lm(formula, data = ___)

Dataový rámec unemployment je již načtený.

Toto cvičení je součástí kurzu

Supervised Learning in R: Regression

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Definuj vzorec, který vyjadřuje female_unemployment jako funkci male_unemployment. Přiřaď vzorec do proměnné fmla a vypiš ji.
Poté pomocí lm() a fmla natrénuj lineární model pro předpověď nezaměstnanosti žen z nezaměstnanosti mužů s využitím datové sady unemployment.
Vypiš výsledný model. Odpovídá koeficient pro nezaměstnanost mužů tomu, co bys očekával/a? Roste nezaměstnanost žen spolu s nezaměstnaností mužů?

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# Define a formula to express female_unemployment as a function of male_unemployment
fmla <- ___

# Print it
___

# Use the formula to fit a model: unemployment_model
unemployment_model <- ___

# Print it
___

Upravit a spustit kód