モデル内のさまざまなパラメータを評価する

データを補完（インピュート）するのは理由があります——分析したいからです！

この例では海水温の予測に関心があるため、海水温を目的変数とする線形モデルを構築します。

作成した各データセットにこのモデルを当てはめ、得られた係数を確認していきます。

前のレッスンのオブジェクト（ocean_cc、ocean_imp_lm_wind、ocean_imp_lm_all、bound_models）はワークスペースに読み込まれています。

それぞれのデータセットについて、residuals、predict、tidy を使って残差などの列を含むモデル要約を作成します。
モデルの係数を確認し、air_temp_c の推定値が最も大きいモデルをオブジェクト best_model に入れます。