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  5. Rで学ぶ中級回帰分析

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Ejercicio

平行な傾きを可視化する

前の演習で示した2つのプロットは、まったく異なる予測をしていました。1つは数値変数に対して予測値が直線的に増加し、もう1つはカテゴリごとに一定の予測値を与えるものでした。 この2つの矛盾する予測を両立させる唯一の合理的な方法は、説明変数を両方とも同時にモデルに組み込むことです。

数値変数とカテゴリ変数を説明変数に含む線形回帰モデルの予測を表示するために、ggplot2 にはすぐに使える簡単な方法はありません。幸い、moderndive パッケージには、それを簡単にする追加のジオム geom_parallel_slopes() が用意されています。

taiwan_real_estate が利用可能で、ggplot2 と moderndive は読み込まれています。

Instrucciones

100 XP
  • taiwan_real_estate データセットを使い、近隣のコンビニ数に対する住宅価格を、住宅の築年数で色分けしてプロットします。
  • 散布図にします。
  • 標準誤差のリボンは表示せずに、平行な傾きを追加します。