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Um modelo preliminar

Você recebeu um conjunto de dados com medidas da força gravitacional entre dois corpos em diferentes distâncias e foi desafiado a construir um modelo simples para prever essa força dada uma distância específica. Inicialmente, você quer ficar na regressão linear simples. Os dados consistem em 120 pares de distance e force, e já estão carregados para você como newton.

Este exercício faz parte do curso

Feature Engineering em R

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Instruções do exercício

  • Construa um modelo linear para os dados de newton usando a função de modelo linear da base do R e atribua-o a lr_force.
  • Crie um novo data frame df unindo os valores preditos aos dados originais de newton.
  • Gere um gráfico de dispersão de force versus distance usando ggplot().
  • Adicione uma linha de regressão ao gráfico de dispersão com os valores ajustados.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Build a linear model for the newton the data and assign it to lr_force
lr_force <- ___(force ~ distance, data = ___)

# Create a new data frame by binding the prediction values to the original data
df <- newton %>% ___(lr_pred = predict(lr_force))

# Generate a scatterplot of force vs. distance
df %>%
  ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom____() +
# Add a regression line with the fitted values
  geom_line(aes(y = ___), color = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. distance") +
  theme_classic()
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