En este ejercicio, usarás tu modelo de desempleo unemployment_model para hacer predicciones a partir de los datos de unemployment, y comparar las tasas de desempleo femenino predichas con las tasas observadas realmente en los datos de entrenamiento, unemployment. También usarás tu modelo para predecir sobre los datos nuevos en newrates, que consta de una sola observación en la que el desempleo masculino es del 5 %.

La interfaz de predict() (docs) para modelos lm tiene la forma

predict(model, newdata)

Usarás el paquete ggplot2 para crear los gráficos, así que añadirás la columna de predicción al data frame unemployment. Representarás el resultado frente a la predicción y los compararás con la línea que representa predicciones perfectas (es decir, cuando el resultado es igual al valor predicho).

El comando de ggplot2 para dibujar un diagrama de dispersión de dframe$outcome frente a dframe$pred (pred en el eje x, outcome en el eje y), junto con una línea azul donde outcome == pred es el siguiente:

ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) + 
       geom_point() +  
       geom_abline(color = "blue")

unemployment, unemployment_model y newrates ya están precargados para ti.

Predecir una vez que ajustas un modelo

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