lm-mario2

R

lm

predict

num

Published

May 17, 2023

Aufgabe

Sagen Sie den Verkaufspreis vorher für ein Spiel mit 3 Euro Versandkosten (ship_pr)!

Lösung

Setup

mariokart <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv")

library(tidyverse)
library(easystats)

Regressionsgerade berechnen

lm_mariokart <- lm(total_pr ~ ship_pr, data = mariokart) # "lm" wie *l*lineares *M*odell, also eine Gerade.
lm_mariokart


Call:
lm(formula = total_pr ~ ship_pr, data = mariokart)

Coefficients:
(Intercept)      ship_pr  
     36.246        4.337

Vorhersagen

Vorhersagen funktionieren mit dem Befehl predict:

neues_spiel <- tibble(ship_pr = 3)  # oder "data.frame" statt "tibble"
neues_spiel

ship_pr
3

predict(lm_mariokart, neues_spiel)  # predicte mir den Verkaufspreis

      1 
49.2572

Categories:

R
lm
predict
num

---
exname: lm-mario2
extype: num
exsolution: 49.25
exshuffle: no
expoints: 1
categories:
- R
- lm
- predict
- num
date: '2023-05-17'
slug: lm-mario2
title: lm-mario2

---








# Aufgabe


Sagen Sie den Verkaufspreis vorher für ein Spiel mit 3 Euro Versandkosten (`ship_pr`)!








</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>

# Lösung

## Setup


```{r}
mariokart <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv")

library(tidyverse)
library(easystats)
```


## Regressionsgerade berechnen

```{r}
lm_mariokart <- lm(total_pr ~ ship_pr, data = mariokart) # "lm" wie *l*lineares *M*odell, also eine Gerade.
lm_mariokart
```


## Vorhersagen

Vorhersagen funktionieren mit dem Befehl `predict`:

```{r}
neues_spiel <- tibble(ship_pr = 3)  # oder "data.frame" statt "tibble"
neues_spiel
```


```{r}
predict(lm_mariokart, neues_spiel)  # predicte mir den Verkaufspreis
```












---

Categories: 

- R
- lm
- predict
- num