Aggiungere uno smoother lineare

Hai visto come aggiungere smoother LOESS a uno scatterplot usando sia le tracce add_markers() sia add_lines(). Aggiungere uno smoother lineare segue lo stesso approccio, ma si usa il comando lm() per stimare il modello lineare.

In questo esercizio, il tuo compito è aggiungere uno smoother lineare a uno scatterplot del punteggio utenti rispetto al punteggio critica per i videogiochi del 2016.

Quando aggiungi degli smoother, i valori mancanti (NA) possono creare problemi perché molte funzioni di modellazione eliminano automaticamente le osservazioni mancanti. Per evitare conflitti, usa select() e na.omit() per eliminare le osservazioni prima di tracciare il grafico.

Nota che plotly e i dati vgsales2016 sono già stati caricati per te.

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Istruzioni dell'esercizio

Stima un modello di regressione lineare usando Critic_Score come variabile esplicativa e User_Score come variabile risposta. Salva il modello nell'oggetto m.
Crea uno scatterplot con Critic_Score sull'asse x e User_Score sull'asse y.
Aggiungi al tuo scatterplot uno smoother lineare che rappresenti i valori adattati.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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