Göra förutsägelser med en parallellslopmodell
ggplot kan visa modellförutsägelser automatiskt, men för att kunna använda värdena i koden behöver du beräkna dem själv.
Precis som med en enskild förklaringsvariabel består arbetsflödet av två steg: skapa en dataram med förklaringsvariabler och lägg sedan till en kolumn med förutsägelser. För att kontrollera att resultatet är korrekt kan du lägga till dina förutsägelser i ggplot med hjälp av linjerna från geom_parallel_slopes().
taiwan_real_estate och mdl_price_vs_both är tillgängliga; dplyr, tidyr och ggplot2 är inlästa.
Den här övningen är en del av kursen
Intermediär regression i R
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Make a grid of explanatory data
explanatory_data <- ___(
# Set n_convenience to zero to ten
___,
# Set house_age_years to the unique values of that variable
___
)
# See the result
explanatory_data