撰寫一個單一變數的簡單迴歸

在第一個程式練習中，你要建立一個公式來定義單一變數的建模任務，接著對資料擬合線性模型。這裡提供的是美國多年來男性與女性失業率的資料（來源）。

任務是根據觀察到的男性失業率，來預測女性失業率。應變數是 female_unemployment，自變數是 male_unemployment。

變數係數的正負號可告訴你：當該變數增加時，應變數是上升（+）還是下降（-）。

回想 lm() 的呼叫介面（文件）：

lm(formula, data = ___)

unemployment 資料框架已預先載入。

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練習說明

定義一個公式，將 female_unemployment 表示為 male_unemployment 的函式。把公式指定給變數 fmla，並印出它。
接著使用 lm() 與 fmla，以資料集 unemployment 擬合一個從男性失業率預測女性失業率的線性模型。
印出模型。男性失業率的係數是否符合你的預期？當男性失業率上升時，女性失業率也會上升嗎？

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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
___

編輯並執行程式碼