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एक linear smoother जोड़ना

आपने देखा है कि add_markers() और add_lines() दोनों ट्रेस का उपयोग करके scatterplot में LOESS smoothers कैसे जोड़ते हैं. Linear smoother जोड़ने का तरीका भी वही है, बस आप linear मॉडल फिट करने के लिए lm() कमांड का उपयोग करते हैं.

इस अभ्यास में, आपका काम 2016 के वीडियो गेम्स के लिए user score बनाम critic score के scatterplot में एक linear smoother जोड़ना है.

जब आप smoothers जोड़ते हैं, तो missing values (NAs) समस्या पैदा कर सकते हैं क्योंकि कई modeling फंक्शन अपने आप missing observations को हटा देते हैं. इस टकराव से बचने के लिए, plotting से पहले observations हटाने हेतु select() और na.omit() का उपयोग करें.

ध्यान दें कि plotly और vgsales2016 डेटा आपके लिए पहले से लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में plotly के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Critic_Score को predictor वैरिएबल और User_Score को response वैरिएबल के रूप में लेकर एक linear regression मॉडल फिट करें. इस मॉडल को ऑब्जेक्ट m में स्टोर करें.
  • एक scatterplot बनाएँ जिसमें x-axis पर Critic_Score और y-axis पर User_Score हो.
  • अपने scatterplot में fitted values को दर्शाने वाला linear smoother जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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 = ___)
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