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biostats-ISCIII/diapos/Sin título.R

@@ -0,0 +1,27 @@
+
+library(tidyverse)
+datos <- read_csv(file = "./datos/wine.csv")
+datos
+
+# 1. Visualiza tu variable objetivo (Price)
+ggplot(datos) +
+  geom_boxplot(aes(x = Price)) +
+  theme_minimal()
+# 2. De todas las posibles predictoras (X),
+# si solo pudieses usar una para una reg. lineal
+# ¿cuál usarías y por qué? (piensa antes si alguna variable sobra)
+datos |> 
+  select(where(is.numeric)) |> 
+  cor()
+# 3. La que decidas usar, visualiza X vs Y. Cuantifica su 
+# posible asociación lineal.
+ggplot(datos) +
+  geom_point(aes(x = AGST, y = Price)) +
+  theme_minimal()
+library(GGally)
+GGally::ggpairs(datos)
+
+cor.test(datos$AGST, datos$Price)
+# 4. haz una ajuste lineal univariante e interpreta
+ajuste_lineal <- lm(data = datos, formula = Price ~ -1 + AGST)
+ajuste_lineal |> summary()