Ajouter un lisseur linéaire

Vous avez vu comment ajouter des lisseurs LOESS à un nuage de points en utilisant les traces add_markers() et add_lines(). L’ajout d’un lisseur 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 lisseur 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 lisseurs, 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.

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

Cet exercice fait partie du cours

Visualisation de données interactive avec plotly en R

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Instructions

Ajustez un modèle de régression linéaire en utilisant Critic_Score comme variable prédictive et User_Score comme variable réponse. Stockez 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 lisseur linéaire représentant les valeurs ajustées.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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