Zwei numerische erklärende Variablen modellieren
du hast bereits gesehen, wie man mit einer numerischen und einer kategorialen erklärenden Variable ein Modell erstellt und Vorhersagen trifft. Der Code für das Modellieren und Vorhersagen mit zwei numerischen erklärenden Variablen ist derselbe, mit einem kleinen Unterschied darin, wie die erklärenden Variablen für die Vorhersagen angegeben werden.
hier modellierst du die Hauspreise in Abhängigkeit von der Anzahl der nahegelegenen Convenience Stores und der Quadratwurzel der Entfernung zur nächsten MRT-Station.
taiwan_real_estate ist verfügbar; dplyr, tidyr und ggplot2 sind geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Regression in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Fit a linear regression of price vs. no. of conv. stores and sqrt dist. to nearest MRT, no interaction
mdl_price_vs_conv_dist <- ___
# See the result
mdl_price_vs_conv_dist