Anstelle von tibble können Sie auch data.frame verwenden. Mit c erstellt man einen “Vektor”, also eine “Liste” zusammengehöriger Werte.
vorhersagen <-predict(lm_mariokart, neue_spiele) # predicte mir den Verkaufspreisvorhersagen
1 2 3
40.58276 44.91998 49.25720
loesung <-mean(vorhersagen)loesung
[1] 44.91998
Die Lösung lautet: 44.9199833.
Categories:
R
lm
predict
num
Source Code
---exname: lm-mario3extype: numexsolution: r fmt(loesung)exshuffle: noexpoints: 1categories:- R- lm- predict- numdate: '2023-05-17'slug: lm-mario3title: lm-mario3---# AufgabeSagen Sie den Verkaufspreis vorher für Spiele mit *1, 2, bzw. 3* Euro Versandkosten (`ship_pr`)!Geben Sie den Durchschnitt der Vorhersagen als Lösung an!</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```## VorhersagenVorhersagen funktionieren mit dem Befehl `predict`.```{r}neue_spiele <-tibble(ship_pr =c(1,2,3))neue_spiele```Anstelle von `tibble` können Sie auch `data.frame` verwenden.Mit `c` erstellt man einen "Vektor", also eine "Liste" zusammengehöriger Werte. ```{r}vorhersagen <-predict(lm_mariokart, neue_spiele) # predicte mir den Verkaufspreisvorhersagen``````{r}loesung <-mean(vorhersagen)loesung```Die *Lösung* lautet: `r loesung`.---Categories: - R- lm- predict- num