01a_reg_lin question sur la régression

Author: GuyliannEngels

inst/tutorials/01a_reg_lin/reg_lin_simp.Rmd

@@ -164,7 +164,8 @@ question("Quelles sont les combinaisons de variables les moins corrélées ?",
   answer("y-z"),
   answer("y-a"),
   answer("z-a", correct = TRUE),
-    allow_retry = TRUE, random_answer_order = TRUE)
+    allow_retry = TRUE, random_answer_order = TRUE
+  )
 ```
 
 - Reproduisez le graphique ci-dessous en vous basant sur vos matrices réalisées précédements
@@ -260,6 +261,100 @@ question("D'après votre analyse, pouvons nous considérer qu'il y a ...",
 ```
 
 
+## Régression linéaire
+
+```{r}
+x <- seq(from = 5, to = 15, by = 0.25)
+  
+a <- x*1 + 3 + rnorm(sd = 0.5, n = length(x))
+b <- x*1.1 + 3 + rnorm(sd = 0.5, n = length(x))
+c <- x*1.2 + 3 + rnorm(sd = 0.5, n = length(x))
+
+area <- as.factor(rep(c("a", "b", "c"), each = length(x)))
+
+mais <- tibble(
+  x = c(x,x,x),
+  value = c(a,b,c),
+  area = area
+)
+```
+
+
+Réalisez la régression linéaire de `value` en fonction de `x` sur le jeu de données `mais`. Vous avez à votre dispositon un nuage de points et un résumé des données pour avoir une première connaissance de données.
+
+```{r}
+chart(mais, value ~ x) +
+  geom_point()
+
+summary(df)
+
+lm_reg <- lm(data = mais, value ~ x)
+
+lm_param <- broom::glance(lm_reg)
+lm_result <- broom::tidy(lm_reg)
+```
+
+```{r reg1-prep}
+x <- seq(from = 5, to = 15, by = 0.25)
+  
+a <- x*1 + 3 + rnorm(sd = 0.5, n = length(x))
+b <- x*1.1 + 3 + rnorm(sd = 0.5, n = length(x))
+c <- x*1.2 + 3 + rnorm(sd = 0.5, n = length(x))
+
+area <- as.factor(rep(c("a", "b", "c"), each = length(x)))
+
+mais <- tibble(
+  x = c(x,x,x),
+  value = c(a,b,c),
+  area = area
+)
+```
+
+```{r reglin1, exercise = TRUE, exercise.setup = "reg1-prep"}
+
+```
+
+```{r reglin1-hint-1}
+#snippet
+summary(lm. <- lm(data = DF, FORMULA))
+```
+
+```{r reglin1-solution}
+summary(lm. <- lm(data = df, value ~ x))
+```
+
+```{r reglin1-check}
+# TODO 
+```
+
+Suite à votre analyse répondez au question suivant
+
+```{r qu_reglin1}
+quiz(
+  question(text = "Quelle est la valeur de l'ordonnée à l'origine ?",
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$estimate[1]), correct = TRUE),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$estimate[2])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$std.error[1])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$std.error[2])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$statistic[1])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$statistic[2])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_param$r.squared[1])),
+    allow_retry = TRUE, random_answer_order = TRUE
+    ),
+  question(text = "Quelle est la valeur de la pente ?",
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$estimate[1])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$estimate[2]), correct = TRUE),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$std.error[1])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$std.error[2])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$statistic[1])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_result$statistic[2])),
+    answer(sprintf("%.2f", lm_param$r.squared[1])),
+    allow_retry = TRUE, random_answer_order = TRUE
+    )
+)
+```
+
+
 ## Conclusion
 
 Vous venez de terminer votre séance d'exercice.