Handmatig huizenprijzen voorspellen
Je kunt de voorspellingen handmatig uitrekenen op basis van de coëfficiënten van het model. In de praktijk is het beter om predict() te gebruiken, maar dit handmatig doen helpt je te zien dat voorspellingen geen magie zijn—het is gewoon rekenwerk.
Bij een simpele 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
Oefeninstructies
- Haal de coëfficiënten van
mdl_price_vs_convop en sla ze op incoeffs. - Haal het intercept op, het eerste element van
coeffs, en sla het op inintercept. - Haal de helling op, het tweede element van
coeffs, en sla het op inslope. - Voorspel
price_twd_msqhandmatig met het intercept, de helling enn_convenience.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in 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)