ComeçarComece de graça

Prevendo preços de casas manualmente

Você pode calcular manualmente as previsões a partir dos coeficientes do modelo. Ao fazer previsões na prática, é melhor usar predict(), mas fazer isso manualmente ajuda a confirmar que previsões não são mágica — é apenas aritmética.

De fato, para uma regressão linear simples, o valor previsto é apenas o intercepto mais a inclinação vezes a variável explicativa.

$$response = intercept + slope * explanatory$$

mdl_price_vs_conv e explanatory_data estão disponíveis, e dplyr está carregado.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Regressão em R

Ver curso

Instruções do exercício

  • Obtenha os coeficientes de mdl_price_vs_conv, atribuindo a coeffs.
  • Obtenha o intercepto, que é o primeiro elemento de coeffs, atribuindo a intercept.
  • Obtenha a inclinação, que é o segundo elemento de coeffs, atribuindo a slope.
  • Faça manualmente a previsão de price_twd_msq usando o intercepto, a inclinação e n_convenience.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___

# Get the intercept
intercept <- ___

# Get the slope
slope <- ___

explanatory_data %>% 
  mutate(
    # Manually calculate the predictions
    price_twd_msq = ___
  )

# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)
Editar e executar o código