Predecir con un modelo de pendientes paralelas
Aunque ggplot puede mostrarte automáticamente las predicciones del modelo, si quieres obtener esos valores para programar con ellos, tendrás que hacer los cálculos tú mismo.
Al igual que en el caso de una sola variable explicativa, el flujo de trabajo tiene dos pasos: crea un data frame con las variables explicativas y, después, añade una columna con las predicciones. Para asegurarte de que tienes la respuesta correcta, puedes añadir tus predicciones al ggplot con las líneas de geom_parallel_slopes().
taiwan_real_estate y mdl_price_vs_both están disponibles; dplyr, tidyr y ggplot2 están cargados.
Este ejercicio forma parte del curso
Regresión intermedia en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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