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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

<Kurs>Feature Engineering in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Baue ein lineares Modell für die newton-Daten mit der Basisfunktion von R und weise es lr_force zu.
  • Erstelle einen neuen Data-Frame df, indem du die Vorhersagewerte an die ursprünglichen newton-Daten bindest.
  • Erzeuge ein Streudiagramm von force gegen distance mit ggplot().
  • Füge dem Streudiagramm eine Regressionslinie mit den geschätzten Werten hinzu.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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()
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