Predicción con un modelo de pendientes paralelas
Aunque ggplot puede mostrarte automáticamente las predicciones del modelo, para obtener esos valores con los que programar, tendrás que hacer tú mismo los cálculos.
Al igual que en el caso de una única variable explicativa, el flujo de trabajo tiene dos pasos: crear un marco de datos de variables explicativas y, a continuación, añadir una columna de predicciones. Para asegurarte de que has acertado, puedes añadir tus predicciones al ggplot con las líneas 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
Pruebe este ejercicio completando este 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