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Calculer manuellement des prédictions avec des interactions

Pour bien comprendre le fonctionnement de predict(), il est temps de recalculer les prédictions manuellement. Dans ce modèle, il y a trois droites distinctes, et pour chacune, la prédiction correspond à une ordonnée à l’origine plus une pente multipliée par la valeur numérique de la variable explicative. La difficulté consiste à choisir la bonne ordonnée à l’origine et la bonne pente dans chaque cas.

mdl_price_vs_both_inter et explanatory_data sont disponibles ; dplyr et tidyr sont également disponibles.

Cet exercice fait partie du cours

Régression intermédiaire en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Get the coefficients from mdl_price_vs_both_inter
coeffs <- ___

# Get the intercept for 0 to 15 year age group
intercept_0_15 <- ___

# Get the intercept for 15 to 30 year age group
intercept_15_30 <- ___

# Get the intercept for 30 to 45 year age group
intercept_30_45 <- ___

# Get the slope for 0 to 15 year age group
slope_0_15 <- ___

# Get the slope for 15 to 30 year age group
slope_15_30 <- ___

# Get the slope for 30 to 45 year age group
slope_30_45 <- ___
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