Boa tarde, necessito do esclarecimento dessa questão. Alguém poderia ajudar?
plot(popularidade_e_duracao$dias, popularidade_e_duracao$popularidade) lm(popularidade_e_duracao$popularidade ~ popularidade_e_duracao$dias) abline(138.34, 0.1998)*
"Correto! Essa versão faz os três passos separadamente. Aqui precisamos observar os valores que a modelagem da função lm retorna para então os especificarmos como parâmetros da função abline."
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá Lidiane, tudo bem? Espero que sim!
A questão estava solicitando que fosse apresentado 3 passos para gerar um gráfico de dispersão com uma reta ajustada:
1 - plotar um gráfico de dispersão dos dados; 2 - produzir um modelo linear; 3 - plotar esse modelo (reta) no gráfico de dispersão.
O primeiro passo, referente ao gráfico de dispersão pode ser feita através do comando:
plot(popularidade_e_duracao$dias, popularidade_e_duracao$popularidade)O segundo passo, para produzir um modelo linear, pode ser feito através do comando:
lm(popularidade_e_duracao$popularidade ~ popularidade_e_duracao$dias)O sumário desse modelo apresenta algumas informações e algumas delas correspondem ao intercepto e coeficiente linear de uma reta do tipo y = a + bx. Essas informações estão destacadas na imagem abaixo de um exemplo de modelo linear, mas que é diferente do modelo criado na aula.
O intercepto do exemplo abaixo é 64.9283, enquanto o coeficiente linear é 0.6350.
O modelo do exercício apresenta um sumário de informações como o mostrado acima e possui intercepto 138.34 e coeficiente linear 0.1998. E eles podem ser passados para a função abline para construção de uma reta y = 138.34 + 0.1998x.
Logo o código que constrói essa reta é o seguinte:
abline(138.34, 0.1998)Você pode passar diretamente o modelo ao invés dos coeficientes para a função abline(), e ela vai conseguir abstrair para retirar esses coeficientes.
abline(lm(popularidade_e_duracao$popularidade ~ popularidade_e_duracao$dias))Espero que tenha tirado sua dúvida.
Estou à disposição. Bons estudos!