Построение линейной регрессии с параллельными наклонными

В курсе Introduction to Regression in R вы научились строить модели линейной регрессии с одной объясняющей переменной. Однако одна переменная нередко ограничивает точность прогнозов. Чтобы по-настоящему освоить линейную регрессию, нужно уметь включать в модель несколько объясняющих переменных.

Случай, когда одна объясняющая переменная является числовой, а другая — категориальной, иногда называют регрессией с «параллельными наклонными» — из-за характерной формы предсказаний. Подробнее об этом вы узнаете в следующем упражнении.

В этом упражнении вы вернётесь к набору данных о недвижимости Тайваня. Вспомните значение каждой переменной.

Переменная	Значение
dist_to_mrt_station_m	Расстояние до ближайшей станции метро MRT, в метрах.
n_convenience	Количество магазинов шаговой доступности поблизости.
house_age_years	Возраст дома в годах, разбитый на 3 группы.
price_twd_msq	Цена дома за единицу площади, в новых тайваньских долларах за квадратный метр.

Набор данных taiwan_real_estate уже доступен.