Однопеременная регрессия: пишем код

В первом практическом упражнении вы составите формулу для задачи моделирования с одной переменной, а затем подберёте линейную модель к данным. В вашем распоряжении — данные об уровне безработицы среди мужчин и женщин в США за несколько лет (Источник).

Задача — предсказать уровень женской безработицы на основе наблюдаемого уровня мужской безработицы. Целевая переменная — female_unemployment, входная — male_unemployment.

Знак коэффициента при переменной показывает, растёт (+) или падает (-) целевая переменная с увеличением данной переменной.

Напомним синтаксис вызова функции lm() (документация):

lm(formula, data = ___)

Фрейм данных unemployment уже загружен.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем в R: регрессия

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Определите формулу, выражающую female_unemployment как функцию от male_unemployment. Присвойте формулу переменной fmla и выведите её на экран.
Используйте lm() и fmla, чтобы подобрать линейную модель для предсказания уровня женской безработицы на основе мужской, применив набор данных unemployment.
Выведите модель на экран. Соответствует ли коэффициент при переменной мужской безработицы вашим ожиданиям? Растёт ли уровень женской безработицы вместе с мужской?

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# Define a formula to express female_unemployment as a function of male_unemployment
fmla <- ___

# Print it
___

# Use the formula to fit a model: unemployment_model
unemployment_model <- ___

# Print it
___

Редактировать и запускать код