#Regresión lineal

Ejercicio con el manual de Ciencia de Datos para Gente Sociable

options(scipen = 999)
library(tidyverse)
data_mundial <- read_csv("https://bitsandbricks.github.io/data/gapminder.csv")

Seleccionamos el país Argentina

argentina <- data_mundial |> 
  filter(pais == "Argentina")

Hacemos un gráfico

ggplot(argentina)+
  geom_point(aes(x=anio, y=expVida))+
  geom_smooth(aes(x=anio, y=expVida),method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Y calculamos la regresión

regresion <- lm(data= argentina,
                expVida~anio)

summary(regresion)
## 
## Call:
## lm(formula = expVida ~ anio, data = argentina)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.53006 -0.13516 -0.01219  0.14228  0.55202 
## 
## Coefficients:
##                Estimate  Std. Error t value          Pr(>|t|)    
## (Intercept) -389.606345    9.677730  -40.26 0.000000000002140 ***
## anio           0.231708    0.004889   47.40 0.000000000000422 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.2923 on 10 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9956, Adjusted R-squared:  0.9951 
## F-statistic:  2246 on 1 and 10 DF,  p-value: 0.0000000000004216