線形回帰アルゴリズム
線形回帰を本当に理解するには、アルゴリズムの仕組みを知ることが役立ちます。lm() のコードは、あらゆる式とデータセットで動作させる必要があるため、数百行に及びます。しかし、単一のデータセットに対する単回帰であれば、わずか数行のコードで線形回帰アルゴリズムを実装できます。
ワークフローは次のとおりです。
- 二乗和を計算するスクリプトを書きます。
- それを関数にします。
- R の汎用最適化関数を使って、これを最小化する係数を見つけます。
説明変数（taiwan_real_estate の n_convenience 列）は x_actual として利用できます。
目的変数（taiwan_real_estate の price_twd_msq 列）は y_actual として利用できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ中級回帰分析
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。
# Set the intercept to 10
intercept <- ___
# Set the slope to 1
slope <- ___
# Calculate the predicted y values
y_pred <- ___
# Calculate the differences between actual and predicted
y_diff <- ___
# Calculate the sum of squares
___