선형 모델 적합하기
앞으로 맡게 될 역할에 예측 모델을 구축하는 일이 포함된다면, 면접관은 여러분의 선형 회귀 지식을 확인하고 싶어 할 수 있어요.
선형 회귀 모델은 선형적으로 관련된 데이터의 값을 예측하는 가장 기본적인 방법 중 하나예요. 선형 회귀 모델에서는 오차의 정규성과 등분산성이 요구돼요. 면접에서 선형 회귀 모델을 적합한다면, 이 가정들이 충족되는지 꼭 확인하세요.
여러분은 이미 cats 데이터셋에 익숙해요. 이 데이터셋은 현재 환경에 준비되어 있어요.
그래프에 회귀선을 추가하려면 선형 모델 객체에 abline()을 적용하면 돼요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 연습하는 통계 면접 질문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Draw the scatterplot
___(___ ~ ___, data = ___)
# Fit the linear model
model <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Add the regression line
___(model)