assistenz-r/lecture/Exercise/exercise.r
2021-12-30 08:32:44 +01:00

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709 B
R

# Setzen des Pfades und Einlesen der Daten
library(httpgd)
hgd(port = getOption("httpgd.port", 11111),
token = getOption("httpgd.token", FALSE),)
setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture")
Daten <- read.csv("Mietspiegel.csv",header=TRUE,sep=";",fill=TRUE)
Daten[,"bad"] <- as.factor(Daten[,"bad"])
Daten[,"kueche"] <- as.factor(Daten[,"kueche"])
Daten[,"lage"] <- as.factor(Daten[,"lage"])
Daten[,"zh"] <- as.factor(Daten[,"zh"])
# Berechnung der linearen Regression
model <- lm( mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, data=Daten)
plot(model)
y <- Daten[,"mieteqm"]
Prognosen <- model$fitted.values
Prognosefehler <- mean( abs( y - Prognosen ) )
Prognosefehler
Sys.sleep(10000)