Een lineaire smoother toevoegen

Je hebt gezien hoe je LOESS-smoothers toevoegt aan een spreidingsdiagram met zowel de add_markers()- als de add_lines()-traces. Een lineaire smoother toevoegen werkt op dezelfde manier, maar je gebruikt het commando lm() om het lineaire model te fitten.

In deze oefening voeg je een lineaire smoother toe aan een spreidingsdiagram van de gebruikersscore tegenover de recensentenscore voor videogames in 2016.

Als je smoothers toevoegt, kunnen ontbrekende waarden (NA's) voor problemen zorgen, omdat veel modelleringsfuncties automatisch waarnemingen met missende waarden verwijderen. Gebruik daarom select() en na.omit() om waarnemingen te verwijderen voordat je plot.

Let op: plotly en de gegevensset vgsales2016 zijn al voor je geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Interactieve datavisualisatie met plotly in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Fit een lineair regressiemodel met Critic_Score als voorspeller en User_Score als responsvariabele. Sla dit model op in het object m.
Maak een spreidingsdiagram met Critic_Score op de x-as en User_Score op de y-as.
Voeg een lineaire smoother toe aan je spreidingsdiagram die de gefitte waarden weergeeft.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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 = ___)

Code bewerken en uitvoeren