Vorhersagen mit einem Parallel-Slopes-Modell
Während ggplot dir Modellvorhersagen automatisch anzeigen kann, musst du die Berechnungen selbst durchführen, wenn du die Werte im Code weiterverwenden möchtest.
Wie bei einem einzelnen erklärenden Merkmal besteht der Ablauf aus zwei Schritten: Erstelle einen Data Frame mit den erklärenden Variablen und füge dann eine Spalte mit Vorhersagen hinzu. Um sicherzugehen, dass dein Ergebnis stimmt, kannst du deine Vorhersagen mit den geom_parallel_slopes()-Linien in den ggplot einfügen.
taiwan_real_estate und mdl_price_vs_both sind verfügbar; dplyr, tidyr und ggplot2 sind geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fortgeschrittene Regression in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Make a grid of explanatory data
explanatory_data <- ___(
# Set n_convenience to zero to ten
___,
# Set house_age_years to the unique values of that variable
___
)
# See the result
explanatory_data