Añadir un suavizado lineal

Ya has visto cómo añadir suavizados LOESS a un diagrama de dispersión usando las trazas add_markers() y add_lines(). Para añadir un suavizado lineal, el enfoque es el mismo, pero utilizas el comando lm() para ajustar el modelo lineal.

En este ejercicio, tu tarea es añadir un suavizado lineal a un diagrama de dispersión de la puntuación de usuarios frente a la puntuación de críticos para videojuegos de 2016.

Cuando añades suavizados, los valores ausentes (NA) pueden ser problemáticos porque muchas funciones de modelado eliminan automáticamente las observaciones ausentes. Para evitar este conflicto, usa select() y na.omit() para eliminar observaciones antes de graficar.

Ten en cuenta que plotly y los datos vgsales2016 ya se han cargado por ti.

Este ejercicio forma parte del curso

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Instrucciones del ejercicio

Ajusta un modelo de regresión lineal usando Critic_Score como variable predictora y User_Score como variable respuesta. Guarda este modelo en el objeto m.
Crea un diagrama de dispersión mostrando Critic_Score en el eje x y User_Score en el eje y.
Añade a tu gráfico un suavizado lineal que represente los valores ajustados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Fit the regression model of User_Score on Critic_Score
m <- lm(___ ~ ___, data = ___)

# Create the scatterplot with smoother
vgsales2016 %>%
   select(User_Score, Critic_Score) %>%
   na.omit() %>%
   ___(x = ___, y = ___) %>%
   ___(showlegend = FALSE) %>%
   ___(y = ___)

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