Ajouter un lissage linéaire

Vous avez vu comment ajouter des lissages LOESS à un nuage de points en utilisant les traces add_markers() et add_lines(). L'ajout d'un lissage linéaire suit la même approche, mais vous utilisez la commande lm() pour ajuster le modèle linéaire.

Dans cet exercice, votre tâche est d'ajouter un lissage linéaire à un nuage de points du score des utilisateurs en fonction du score des critiques pour les jeux vidéo en 2016.

Lorsque vous ajoutez des lissages, les valeurs manquantes (NA) peuvent poser problème, car de nombreuses fonctions de modélisation suppriment automatiquement les observations manquantes. Pour éviter ce conflit, utilisez select() et na.omit() pour supprimer les observations avant de tracer le graphique.

Notez que plotly et les données vgsales2016 ont déjà été chargés pour vous.

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Visualisation de données interactive avec plotly en R

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Instructions de l’exercice

Ajustez un modèle de régression linéaire en utilisant Critic_Score comme variable explicative et User_Score comme variable à expliquer. Enregistrez ce modèle dans l'objet m.
Créez un nuage de points affichant Critic_Score sur l'axe des x et User_Score sur l'axe des y.
Ajoutez à votre nuage de points un lissage linéaire représentant les valeurs ajustées.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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 = ___)

Modifier et exécuter le code