d <- read.csv('https://stats.dip.jp/01_ds/data/real_estate_price.csv')[, -1]

library(DT)
datatable(round(d, 1))

COL <- c(rgb(255,   0,   0,  255, max = 255),
         rgb(  0,   0, 255,  255, max = 255),
         rgb(  0, 155,   0,  255, max = 255))
library(psych)
pairs.panels(d)

library(ggcorrplot)

##  要求されたパッケージ ggplot2 をロード中です

## 
##  次のパッケージを付け加えます: 'ggplot2'

##  以下のオブジェクトは 'package:psych' からマスクされています:
## 
##     %+%, alpha

library(plotly)

## 
##  次のパッケージを付け加えます: 'plotly'

##  以下のオブジェクトは 'package:ggplot2' からマスクされています:
## 
##     last_plot

##  以下のオブジェクトは 'package:stats' からマスクされています:
## 
##     filter

##  以下のオブジェクトは 'package:graphics' からマスクされています:
## 
##     layout

cor(d) |> ggcorrplot(lab = T, hc.order = T, outline.color = "white", p.mat = cor_pmat(d)) |> ggplotly() |>
layout(font  = list(size = 11, color = 'blue', family = 'UD Digi Kyokasho NK-R'),
       title = '坪単価',
       xaxis = list(title = 'x軸カテゴリラベル'),
       yaxis = list(title = 'y軸カテゴリラベル'))

       fit <- lm(price ~ yr + yrs_old + m_sta + nstores + lat + lon, data = d)
library(sjPlot)
tab_model(fit, show.stat = T, show.aic = T)

	price
Predictors	Estimates	CI	Statistic	p
(Intercept)	-9859.50	-22341.02 – 2622.02	-1.55	0.121
yr	2.94	1.07 – 4.81	3.09	0.002
yrs old	-0.27	-0.35 – -0.20	-7.11	<0.001
m sta	-0.00	-0.01 – -0.00	-6.10	<0.001
nstores	1.16	0.79 – 1.53	6.17	<0.001
lat	234.47	147.00 – 321.94	5.27	<0.001
lon	-15.34	-111.08 – 80.40	-0.31	0.753
Observations	414
R2 / R2 adjusted	0.581 / 0.575
AIC	2991.283

plot_model(fit, show.values = T, show.intercept = T, width = 0.1)

plot(fit)