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Hauspreise manuell vorhersagen

Du kannst die Vorhersagen aus den Modellkoeffizienten auch manuell berechnen. Für Vorhersagen in der Praxis ist predict() besser geeignet, aber die manuelle Berechnung hilft dir zu sehen, dass Vorhersagen keine Magie sind — es ist einfach nur Arithmetik.

Bei einer einfachen linearen Regression ist der vorhergesagte Wert tatsächlich nur der Achsenabschnitt plus die Steigung mal der erklärenden Variable.

$$response = intercept + slope * explanatory$$

mdl_price_vs_conv und explanatory_data sind verfügbar, und dplyr ist geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Regression mit R

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Anleitung zur Übung

  • Hole die Koeffizienten von mdl_price_vs_conv und weise sie coeffs zu.
  • Hole den Achsenabschnitt (Intercept), das ist das erste Element von coeffs, und weise ihn intercept zu.
  • Hole die Steigung (Slope), das ist das zweite Element von coeffs, und weise sie slope zu.
  • Sage price_twd_msq manuell mit Achsenabschnitt, Steigung und n_convenience voraus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___

# Get the intercept
intercept <- ___

# Get the slope
slope <- ___

explanatory_data %>% 
  mutate(
    # Manually calculate the predictions
    price_twd_msq = ___
  )

# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)
Code bearbeiten und ausführen