Objetivo

Objetivo: esta actividad tiene como propósito construir modelos de regresión que permitan realizar predicciones de nitrógeno en suelo con base en información satelital.

Entregables

Para esta actividad debe realizar la entrega de un documento (pdf, word, html, entre otros) con los siguientes resultados:

Análisis exploratorio de datos. Métricas de resumen y gráficos serán necesarios para desarrollar la actividad. Intente usar gráficos que le permitan llegar a alguna conclusión.
Comparación de modelos de regresión. Puede utilizar la métrica RMSE para valorar el desempeño de sus modelos.
Selección del modelo final para predicción en Kaggle
Validación de supuestos matemáticos del modelo final seleccionado
¿Cuáles fueron las variables de mayor importancia en su modelo?

Para realizar las predicción deberá seguir los siguientes pasos.

library(tidyverse)
train <- read_csv("train.csv")
test <- read_csv("test_sinY.csv")
ejemplo <- read_csv("ejemplo_submission.csv")

train %>% head()

Nota: recuerde que su variable respuesta es el nitrógeno (N)
En este caso vamos a asumir que nuestro modelo va a realizar predicciones con base en la precipitación.

modelo <- lm(N ~ prep, data = train)

predicciones <- predict(modelo, newdata = test)
predicciones %>% head()

##         1         2         3         4         5         6 
## 0.1104975 0.1103863 0.1103999 0.1104188 0.1104137 0.1104905

tabla_predicciones <- ejemplo %>% 
  mutate(N = predicciones)

tabla_predicciones %>% head()

write_csv(x = tabla_predicciones, file = "ejemplo_predicciones.csv")