Ajustando modelos lineares
Se sua função futura envolver a construção de modelos preditivos, a pessoa entrevistadora pode querer testar seu conhecimento de regressão linear.
Modelos de regressão linear são uma das formas básicas de prever valores para dados com relação linear. Modelos de regressão linear exigem normalidade e homocedasticidade dos erros. Se você ajustar um modelo de regressão linear durante a entrevista, garanta que essas suposições sejam atendidas.
Você já conhece o conjunto de dados cats. O conjunto está disponível no seu ambiente.
Para adicionar uma linha de regressão ao gráfico, você pode usar abline() aplicada ao objeto do modelo linear.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Draw the scatterplot
___(___ ~ ___, data = ___)
# Fit the linear model
model <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Add the regression line
___(model)