Handmatig woningprijzen voorspellen

Je kunt de voorspellingen handmatig berekenen uit de modelcoëfficiënten. In de praktijk gebruik je beter predict(), maar dit handmatig doen helpt om jezelf ervan te overtuigen dat voorspellingen geen magie zijn—het is gewoon rekenwerk.

Voor een eenvoudige lineaire regressie is de voorspelde waarde simpelweg het intercept plus de helling maal de verklarende variabele.

$$response = intercept + slope * explanatory$$

mdl_price_vs_conv en explanatory_data zijn beschikbaar, en dplyr is geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot regressie in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Haal de coëfficiënten van mdl_price_vs_conv op en wijs toe aan coeffs.
Haal het intercept op (het eerste element van coeffs) en wijs toe aan intercept.
Haal de helling op (het tweede element van coeffs) en wijs toe aan slope.
Voorspel price_twd_msq handmatig met het intercept, de helling en n_convenience.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___

# Get the intercept
intercept <- ___

# Get the slope
slope <- ___

explanatory_data %>% 
  mutate(
    # Manually calculate the predictions
    price_twd_msq = ___
  )

# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)

Code bewerken en uitvoeren