Een regressie fitten
house_prices, dat in je omgeving beschikbaar is, bevat de log10-getransformeerde variabelen en de uitschieter met 33 slaapkamers is verwijderd. Laten we een multiple regressiemodel fitten van prijs als functie van grootte en het aantal slaapkamers en de regressietabel genereren. In deze oefening fit je eerst het model en beantwoord je in het tweede deel, op basis van de regressietabel, de volgende vraag:
Welke van deze interpretaties van de hellingscoëfficiënt voor slaapkamers is correct?
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Modelleren met data in de Tidyverse
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Fit model
model_price_2 <- lm(___,
data = house_prices)
# Get regression table
___