102  lm-mario2

Schlüsselwörter

Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression

102.1 Aufgabe

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

102.2 Lösung

102.2.1 Setup

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

library(tidyverse)
library(easystats)

102.2.2 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

102.2.3 Vorhersagen

Vorhersagen funktionieren mit dem Befehl predict:

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

predict(lm_mariokart, neues_spiel)  # predicte mir den Verkaufspreis
##       1 
## 49.2572

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