Ein vorläufiges Modell
Du bekommst einen Datensatz mit Messungen der Gravitationskraft zwischen zwei Körpern in verschiedenen Abständen und sollst ein einfaches Modell bauen, das die Kraft für einen gegebenen Abstand vorhersagt. Zunächst möchtest du bei einer einfachen linearen Regression bleiben. Die Daten bestehen aus 120 Paaren von distance und force und sind als newton für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Feature Engineering in R
Anleitung zur Übung
- Baue ein lineares Modell für die
newton-Daten mit der Basisfunktion vonRund weise eslr_forcezu. - Erstelle einen neuen Data-Frame
df, indem du die Vorhersagewerte an die ursprünglichennewton-Daten bindest. - Erzeuge ein Streudiagramm von
forcegegendistancemitggplot(). - Füge dem Streudiagramm eine Regressionslinie mit den geschätzten Werten hinzu.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Build a linear model for the newton the data and assign it to lr_force
lr_force <- ___(force ~ distance, data = ___)
# Create a new data frame by binding the prediction values to the original data
df <- newton %>% ___(lr_pred = predict(lr_force))
# Generate a scatterplot of force vs. distance
df %>%
ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
geom____() +
# Add a regression line with the fitted values
geom_line(aes(y = ___), color = "blue", lwd = .75) +
ggtitle("Linear regression of force vs. distance") +
theme_classic()