Korelacja i R-kwadrat

Korelacja liniowa dwóch zmiennych, \(x\) i \(y\), mierzy siłę liniowego związku między nimi. Gdy \(x\) i \(y\) to odpowiednio:

przewidywania modelu regresji minimalizującego błąd kwadratowy (takiego jak regresja liniowa) oraz
rzeczywiste wartości ze zbioru treningowego,

kwadrat korelacji jest równy \(R^2\). Zweryfikujesz to w tym ćwiczeniu.

Do dyspozycji masz obiekty unemployment i unemployment_model.

Użyj funkcji cor() (dokumentacja), aby obliczyć korelację między przewidywaniami a wskaźnikiem bezrobocia kobiet. Przypisz wynik do zmiennej rho i wyświetl go. Upewnij się, że używasz korelacji Pearsona (domyślnej).
Podnieś rho do kwadratu i przypisz wynik do rho2. Wyświetl go.
Porównaj rho2 z wartością \(R^2\) modelu (używając glance()). Czy są takie same?