Prevendo a partir do modelo de desemprego

Neste exercício, você vai usar seu modelo de desemprego unemployment_model para fazer previsões a partir dos dados unemployment e comparar as taxas de desemprego feminino previstas com as taxas de desemprego feminino observadas nos dados de treino, unemployment. Você também vai usar o modelo para prever nos novos dados em newrates, que consistem em apenas uma observação, na qual o desemprego masculino é de 5%.

A interface predict() (docs) para modelos lm tem a forma

predict(model, newdata)

Você usará o pacote ggplot2 para fazer os gráficos, então vai adicionar a coluna de previsão ao data frame unemployment. Você vai plotar o desfecho versus a previsão e compará-los com a linha que representa previsões perfeitas (isto é, quando o desfecho é igual ao valor previsto).

O comando ggplot2 para plotar um diagrama de dispersão de dframe$outcome versus dframe$pred (pred no eixo x, outcome no eixo y), junto com uma linha azul onde outcome == pred, é o seguinte:

ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) + 
       geom_point() +  
       geom_abline(color = "blue")

unemployment, unemployment_model e newrates já foram pré-carregados para você.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado Supervisionado em R: Regressão

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Instruções do exercício

Use predict() para prever as taxas de desemprego feminino a partir dos dados unemployment. Atribua a uma nova coluna: prediction.
Use o comando library() para carregar o pacote ggplot2.
Use ggplot() para comparar as previsões com as taxas reais de desemprego. Coloque as previsões no eixo x. Quão próximos os resultados estão da linha de previsão perfeita?
Use o data frame newrates para prever a taxa de desemprego feminino esperada quando o desemprego masculino é de 5%. Atribua a resposta à variável pred e imprima-a.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# newrates is available
newrates

# Predict female unemployment in the unemployment dataset
unemployment$prediction <-  ___

# Load the ggplot2 package
___

# Make a plot to compare predictions to actual (prediction on x axis). 
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  ___ +
  geom_abline(color = "blue")

# Predict female unemployment rate when male unemployment is 5%
pred <- ___
pred

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