CommencezCommencez gratuitement

Un modèle exploratoire

On vous remet un jeu de données comprenant des mesures de la force gravitationnelle entre deux corps à différentes distances, et on vous met au défi de bâtir un modèle simple pour prédire cette force à partir d'une distance donnée. Au départ, vous souhaitez vous en tenir à une régression linéaire simple. Les données comptent 120 paires de distance et force, et sont chargées pour vous sous le nom newton.

Cette activité fait partie du cours

Ingénierie des caractéristiques en R

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Construisez un modèle linéaire pour les données newton à l'aide de la fonction de modèle linéaire de base de R et assignez-le à lr_force.
  • Créez un nouveau tableau de données df en liant les valeurs prédites aux données originales de newton.
  • Générez un nuage de points de force en fonction de distance à l'aide de ggplot().
  • Ajoutez une droite de régression au nuage de points avec les valeurs ajustées.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code