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Coder une régression simple à une variable

Pour ce premier exercice de codage, vous allez créer une formule pour définir une tâche de modélisation à une variable, puis ajuster un modèle linéaire aux données. On vous fournit les taux de chômage chez les hommes et chez les femmes aux États-Unis sur plusieurs années (Source).

La tâche consiste à prédire le taux de chômage chez les femmes à partir du taux observé chez les hommes. La variable cible est female_unemployment, et l'entrée est male_unemployment.

Le signe du coefficient de la variable vous indique si la cible augmente (+) ou diminue (−) lorsque la variable augmente.

Rappel : l'interface d'appel de lm() (docs) est :

lm(formula, data = ___)

Le tableau de données unemployment a été préchargé.

Cette activité fait partie du cours

Apprentissage supervisé en R : régression

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Instructions de l’exercice

  • Définissez une formule qui exprime female_unemployment en fonction de male_unemployment. Assignez la formule à la variable fmla et affichez-la.
  • Utilisez ensuite lm() et fmla pour ajuster un modèle linéaire qui prédit le chômage chez les femmes à partir du chômage chez les hommes en utilisant l'ensemble de données unemployment.
  • Affichez le modèle. Le coefficient pour le chômage masculin est-il cohérent avec ce à quoi vous vous attendez? Le chômage chez les femmes augmente-t-il lorsque celui des hommes augmente?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# Define a formula to express female_unemployment as a function of male_unemployment
fmla <- ___

# Print it
___

# Use the formula to fit a model: unemployment_model
unemployment_model <- ___

# Print it
___
Modifier et exécuter le code