307 saratoga-cor1

vis

causal

eda

Veröffentlichungsdatum

18. Dezember 2023

Schlüsselwörter

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

307.1 Aufgabe

Importieren Sie den Datensatz saratoga.

Gruppieren Sie den Datensatz in die Quartile für livingArea.

Berechnen Sie dann den Zusammenhang zwischen price und bedrooms pro Quartil von livingArea.

Hinweise:

Beachten Sie die Standardhinweise des Datenwerks.
Tipp: Die Funktion ntile aus dplyr teilt eine Variable var in Quartile auf, wenn Sie schreiben ntile(var, 4).

library(tidyverse)
library(ggpubr)

data("SaratogaHouses", package = "mosaicData")

d2 <-
  SaratogaHouses |> 
  mutate(q = ntile(livingArea, 4)) |> 
  group_by(q)

d2 |> 
  summarise(korrelation = cor(bedrooms, price))

ggscatter(d2, 
          x = "bedrooms",
          y = "price",
          facet.by = "q",
          add = "reg.line")