Prevedere i prezzi delle case

Forse la caratteristica più utile dei modelli statistici come la regressione lineare è che puoi fare previsioni. In pratica, specifichi dei valori per ciascuna variabile esplicativa, li passi al modello e ottieni una previsione per la corrispondente variabile di risposta. Il flusso di codice è il seguente.

explanatory_data <- tibble(
  explanatory_var = some_values
)
explanatory_data %>%
  mutate(
    response_var = predict(model, explanatory_data)
  )

Qui farai previsioni per i prezzi delle case nel dataset Taiwan real estate.

taiwan_real_estate è disponibile. Il modello di regressione lineare del prezzo delle case in funzione del numero di minimarket è disponibile come mdl_price_vs_conv (stampalo e leggi la chiamata per vedere come è stato creato); e dplyr è caricato.