線形スムーザーを追加する

add_markers() と add_lines() の両方を使って散布図に LOESS スムーザーを追加する方法を学びました。線形スムーザーも基本は同じですが、線形モデルの当てはめには lm() コマンドを使います。

この演習では、2016 年のビデオゲームについて、批評家スコアに対するユーザースコアの散布図に線形スムーザーを追加します。

スムーザーを追加する際、欠損値（NA）は問題になることがあります。多くのモデリング関数が欠損観測を自動的に削除するためです。競合を避けるため、プロット前に select() と na.omit() を使って観測を削除してください。

なお、plotly と vgsales2016 データはすでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

R で学ぶ plotly によるインタラクティブ可視化

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演習の手順

予測子に Critic_Score、応答に User_Score を用いて線形回帰モデルを当てはめ、オブジェクト m に保存します。
x 軸に Critic_Score、y 軸に User_Score をとった散布図を作成します。
当てはめ値に対応する線形スムーザーを散布図に追加します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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