Carga de archivo:
file.choose() bd <- read.csv(“C:\Users\lffr1\Downloads\RentaDeBicis.csv”)
Entender la base de datos summary(bd)
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¿Por qué la variable de día llega hasta 19 y no hasta 31? ¿Qué significan los números de las estaciones? 1 es primavera, 2 verano… ¿qué día inicia la semana? 1 es domingo
plot(bd\(temperatura,bd\)rentas_totales, main =“Influencia de la temperatura en grados centigrados sobre las rentas totales”, xlab=“Temperatura”, ylab=“Rentas totales”)
Generar regresión “Modelo lineal”
regresion <- lm(rentas_totales ~ hora + dia + mes + año + estacion + dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica + humedad + velocidad_del_viento, data=bd) summary(regresion)
Evaluar, y en caso necesario ajustar la regresión
regresion_ajustada <- lm(rentas_totales ~ hora + mes + año + sensacion_termica + humedad + velocidad_del_viento, data=bd) summary(regresion_ajustada)
Construir un modelo de predicción
datos_nuevos <- data.frame(hora=12, mes=1:12, año=2013, sensacion_termica=24, humedad=62, velocidad_del_viento=13) predict(regresion_ajustada,datos_nuevos)