การเพิ่มเส้น smoother แบบเชิงเส้น
ในบทที่ผ่านมา คุณได้เรียนรู้การเพิ่ม LOESS smoother ลงในกราฟ scatterplot โดยใช้ trace ทั้ง add_markers() และ add_lines() การเพิ่ม smoother แบบเชิงเส้นก็ใช้แนวทางเดียวกัน แต่เปลี่ยนมาใช้คำสั่ง lm() เพื่อ fit โมเดลเชิงเส้นแทน
ในแบบฝึกหัดนี้ ให้เพิ่ม linear smoother ลงในกราฟ scatterplot ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนจากผู้ใช้และคะแนนจากนักวิจารณ์ของวิดีโอเกมในปี 2016
เมื่อเพิ่ม smoother ค่าที่หายไป (NA) อาจก่อให้เกิดปัญหา เนื่องจากฟังก์ชันสร้างโมเดลส่วนใหญ่จะตัดแถวที่มีค่าหายไปออกโดยอัตโนมัติ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ให้ใช้ select() และ na.omit() เพื่อลบแถวดังกล่าวออกก่อนสร้างกราฟ
ทั้ง plotly และชุดข้อมูล vgsales2016 ได้โหลดไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างกราฟิกแบบโต้ตอบด้วย plotly ใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- Fit โมเดล linear regression โดยใช้
Critic_Scoreเป็นตัวแปรทำนาย (predictor) และUser_Scoreเป็นตัวแปรตอบสนอง (response) แล้วเก็บโมเดลไว้ในออบเจกต์m - สร้างกราฟ scatterplot โดยให้
Critic_Scoreอยู่บนแกน x และUser_Scoreอยู่บนแกน y - เพิ่ม linear smoother ที่แสดงค่าที่โมเดลประมาณไว้ลงในกราฟ scatterplot
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Fit the regression model of User_Score on Critic_Score
m <- lm(___ ~ ___, data = ___)
# Create the scatterplot with smoother
vgsales2016 %>%
select(User_Score, Critic_Score) %>%
na.omit() %>%
___(x = ___, y = ___) %>%
___(showlegend = FALSE) %>%
___(y = ___)