Dopasowywanie modeli liniowych
Jeśli twoja przyszła rola będzie wiązać się z budowaniem modeli predykcyjnych, osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną może sprawdzić twoją znajomość regresji liniowej.
Modele regresji liniowej to jedna z podstawowych metod przewidywania wartości dla danych powiązanych liniowo. Model regresji liniowej wymaga spełnienia założeń normalności i homoskedastyczności reszt. Jeśli podczas rozmowy kwalifikacyjnej dopasowujesz model regresji liniowej, upewnij się, że te założenia są spełnione.
Znasz już zbiór danych cats. Jest on dostępny w twoim środowisku.
Aby dodać linię regresji do wykresu, możesz użyć funkcji abline() zastosowanej na obiekcie modelu liniowego.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Ćwiczenie statystycznych pytań rekrutacyjnych w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Draw the scatterplot
___(___ ~ ___, data = ___)
# Fit the linear model
model <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Add the regression line
___(model)