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Un modelo provisional

Te entregan un conjunto de datos con medidas de la fuerza gravitatoria entre dos cuerpos a distintas distancias y te retan a construir un modelo sencillo que prediga dicha fuerza dada una distancia concreta. Inicialmente, quieres ceñirte a una regresión lineal simple. Los datos constan de 120 pares de distance y force, y están cargados para ti como newton.

Este ejercicio forma parte del curso

Ingeniería de características en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Construye un modelo lineal para los datos de newton usando la función de modelo lineal de base de R y asígnalo a lr_force.
  • Crea un nuevo data frame df uniendo los valores de predicción a los datos originales de newton.
  • Genera un diagrama de dispersión de force frente a distance usando ggplot().
  • Añade una línea de regresión al diagrama con los valores ajustados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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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