Modelagem com variáveis categóricas

Neste exercício, você vai ajustar um modelo linear aos dados flowers para prever Flowers em função de Time e Intensity.

A fórmula do modelo fmla que você criou no exercício anterior ainda está disponível, assim como a matriz do modelo mmat.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado Supervisionado em R: Regressão

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Instruções do exercício

Use fmla e lm para treinar um modelo linear que prevê Flowers a partir de Intensity e Time. Atribua o modelo à variável flower_model.
Use summary() para relembrar a estrutura de mmat.
Use summary() para examinar flower_model. As variáveis correspondem ao que você viu em mmat?
Use flower_model para prever o número de flores. Adicione as previsões a flowers como a coluna predictions.
Preencha as lacunas para plotar previsões vs. valores reais de flores (previsões no eixo x).

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# flowers is available
str(flowers)

# fmla is available
fmla

# Fit a model to predict Flowers from Intensity and Time : flower_model
flower_model <- ___

# Use summary on mmat to remind yourself of its structure
___

# Use summary to examine flower_model 
___

# Predict the number of flowers on each plant
flowers$predictions <- ___

# Plot predictions vs actual flowers (predictions on x-axis)
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() +
  geom_abline(color = "blue")

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