Prognozowanie na podstawie „oceny atrakcyjności"
Załóżmy, że na UT Austin pracuje pewien wykładowca i jedyne, co o nim wiesz, to że jego ocena atrakcyjności wynosi 5. Jaką wartość \(\hat{y}\) przewidujesz dla jego oceny zajęć \(y\)?
get_regression_table(model_score_2)
term estimate std_error statistic p_value lower_ci upper_ci
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 intercept 3.88 0.076 51.0 0 3.73 4.03
2 bty_avg 0.067 0.016 4.09 0 0.035 0.099
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie danych w Tidyverse
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Use fitted intercept and slope to get a prediction
y_hat <- ___ + ___ * ___
y_hat