Régression linéaire sur les États-Unis

Une régression linéaire est un modèle qui permet d’examiner comment une variable évolue par rapport à une autre en ajustant une droite de meilleure adéquation. On l’effectue avec la fonction lm() en R.

Ici, vous allez ajuster une régression linéaire uniquement sur le pourcentage de votes « yes » des États-Unis.

Cet exercice fait partie du cours

Étude de cas : analyse exploratoire de données en R

Afficher le cours

Instructions

Affichez les données US_by_year dans la console.
En utilisant uniquement les données des États-Unis dans US_by_year, utilisez lm() pour lancer une régression linéaire qui prédit percent_yes à partir de year. Enregistrez le résultat dans une variable US_fit.
Résumez US_fit avec la fonction summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Percentage of yes votes from the US by year: US_by_year
US_by_year <- by_year_country %>%
  filter(country == "United States")

# Print the US_by_year data


# Perform a linear regression of percent_yes by year: US_fit


# Perform summary() on the US_fit object

Modifier et exécuter le code