Lineaire regressie voor de Verenigde Staten

Een lineaire regressie is een model waarmee je kunt onderzoeken hoe de ene variabele verandert ten opzichte van een andere door er een best passende lijn op te leggen. In R doe je dit met de functie lm().

Hier pas je een lineaire regressie toe op alleen het percentage "yes"-stemmen van de Verenigde Staten.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Casestudy: Exploratory Data Analysis in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Print de gegevens US_by_year naar de console.
Gebruik alleen de US-gegevens in US_by_year en gebruik lm() om een lineaire regressie uit te voeren waarbij je percent_yes voorspelt op basis van year. Sla dit op in de variabele US_fit.
Vat US_fit samen met de functie summary().

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Percentage of yes votes from the US by year: US_by_year
US_by_year <- by_year_country %>%
  filter(country == "United States")

# Print the US_by_year data


# Perform a linear regression of percent_yes by year: US_fit


# Perform summary() on the US_fit object

Code bewerken en uitvoeren