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Un modello provvisorio

Ti viene fornito un insieme di dati con misurazioni della forza gravitazionale tra due corpi a diverse distanze e ti viene chiesto di costruire un modello semplice per prevedere tale forza data una distanza specifica. Inizialmente vuoi mantenerti su una regressione lineare semplice. I dati consistono in 120 coppie di distance e force, e sono già caricati per te come newton.

Questo esercizio fa parte del corso

Feature Engineering in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Costruisci un modello lineare per i dati newton usando la funzione di modello lineare di base di R e assegnalo a lr_force.
  • Crea un nuovo data frame df unendo i valori previsti ai dati originali newton.
  • Genera uno scatterplot di force rispetto a distance usando ggplot().
  • Aggiungi al grafico a dispersione una retta di regressione con i valori adattati.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Build a linear model for the newton the data and assign it to lr_force
lr_force <- ___(force ~ distance, data = ___)

# Create a new data frame by binding the prediction values to the original data
df <- newton %>% ___(lr_pred = predict(lr_force))

# Generate a scatterplot of force vs. distance
df %>%
  ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom____() +
# Add a regression line with the fitted values
  geom_line(aes(y = ___), color = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. distance") +
  theme_classic()
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